关于 SEAGLE 与 Speculative Safety-Aware Decoding (EMNLP 2025) 的技术关联讨论
Alibaba-AAIG 团队你们好，
祝贺 SEAGLE 开源发布！将安全感知的投机解码机制与 EAGLE-3、SGLang 结合并在 Qwen 等模型上落地，是非常出色的工作。
我们注意到，SEAGLE 的核心思路与我们发表于 EMNLP 2025 的工作 Speculative Safety-Aware Decoding 存在较强的技术关联。具体而言，两项工作均利用投机解码过程中草稿模型生成的输出评估潜在安全风险，并根据评估结果动态调整解码策略，从而在推理阶段实现安全防御。
我们此前主要在 Vanilla/Greedy Speculative Decoding 上进行了验证，并在 Future Work 中讨论了向更先进投机解码框架扩展的方向。很高兴看到 SEAGLE 将这一思路进一步拓展到 EAGLE 类框架并完成了系统实现。
考虑到两项工作的技术关联及时间先后关系，想请问是否方便在 SEAGLE 的 README、技术报告或后续论文（如果有发表计划的话）中补充对我们工作的讨论和引用，以帮助社区更完整地了解这一方向的发展脉络？
期待未来有更多交流。
祝好！
王学康
Xuekang 您好，
感谢您的关注与认可。我们目前暂未计划产出技术报告或论文，若后续有发表计划，一定会对贵方工作进行引用和讨论。
祝好！
Jiujiu
Jiujiu 您好，
感谢回复！
因为 SEAGLE 目前主要以开源 repo 的形式发布，而我们两项工作在 safety-aware speculative decoding 的思路上有比较直接的关联，不知是否方便先在README 的 Related Work / References 中简单提及并引用一下我们的工作？
比如可以简单提及，我们的 EMNLP 2025 工作在 Vanilla/Greedy Speculative Decoding 场景下研究了基于草稿模型评估安全风险并动态调整解码策略的机制，与 SEAGLE 在 EAGLE-3 / SGLang 框架下的安全感知投机解码具有较直接的技术关联，同时两项工作在具体机制和系统实现上也各有侧重。
非常感谢！
祝好！
王学康