大语言模型（LLM）的「炼丹师」们，或许都曾面临一个共同的困扰：为不同任务、不同模型手动调整解码超参数（如 temperature 和 top-p）。这个过程不仅耗时耗力，而且一旦模型或任务发生变化，历史经验便瞬间失效，一切又得从头再来。

这种繁琐的试错过程，在许多研发团队的日常沟通中屡见不鲜，正如下图所展示的那样：

图 1：研发人员手动调整解码参数的日常。

一个灵魂拷问随之而来：为何不能让模型自己学会如何解码，从而实现真正的「端到端」？

事实上，各大模型厂商的 API 文档也印证了这一难题。以 DeepSeek 为例，其官方文档明确建议针对不同场景设置截然不同的 temperature 值，这使得单一的静态参数设置显得捉襟见肘。

图 2：不同任务需要不同的解码参数，这使得静态设置难以应对复杂多变的现实需求。

近日，由腾讯 AI Lab 的王琰研究员及其团队领衔，联合香港中文大学（深圳）唐晓莹教授及其博士生王志超给出了一个优雅的答案。他们推出了名为 AutoDeco 的全新架构，旨在彻底终结手动解码的「手工作坊」时代。这项研究《The End of Manual Decoding: Towards Truly End-to-End Language Models》，通过让模型动态预测并控制自身的解码参数，向着真正端到端的语言生成迈出了关键一步。

论文链接: https://huggingface.co/papers/2510.26697

代码链接: https://github.com/Zacks917/AutoDeco

模型链接: https://huggingface.co/collections/Jadeislaw/autodeco

图 3：AutoDeco 位居 Hugging Face Daily Papers 榜首

当前，尽管 LLM 本身已高度集成，但其生成过程的「最后一公里」—— 解码，仍然是一个独立于模型之外的、不可微的僵硬环节。研究团队形象地将其比作「手动挡变速箱」：无论引擎（LLM）多么强大，换挡（调参）依然依赖人工操作。

AutoDeco 的核心思想，就是为 LLM 装上「自动挡」。它通过在标准 Transformer 架构中引入两个超轻量的预测头，让模型在生成每一个 token 时，都能根据当前的上下文信息，动态地预测出最适合下一步生成的 temperature 和 top-p 值。其架构如下图所示：

图 4：AutoDeco（上）与传统手动解码（下）的对比。AutoDeco 将解码参数的预测无缝集成到模型的前向传播中，实现了动态自调节。

核心挑战与技术突破：如何训练一个没有「标准答案」的任务？

设想很美好，然而，一个关键的挑战摆在研究团队面前：如何训练这些预测头？在训练数据中，并不存在每一时刻「正确」的温度和 top-p 标签，这使得监督学习无从谈起。

为此，团队提出了一种创新的、完全端到端的训练策略。他们设计了一种新颖的可微分「软性 top-p」（soft top-p）机制，巧妙地替代了传统 top-p 采样中不可微的「硬截断」操作。该方法分为三步：

（一）温度缩放：首先，使用模型预测的温度对原始 logits l 进行缩放，得到初始概率分布 p。

（二）掩码生成：接着，计算概率的累积分布 c，并使用模型预测的 top-p 值

生成一个平滑的、可微分的掩码 m。其核心思想是，对于累积概率小于的 token，掩码值为 1；对于超出部分的 token，掩码值通过一个指数衰减函数平滑地趋近于 0。

其中 α 是控制衰减陡峭程度的超参数。

（三） 最终概率分布：最后，将掩码应用到初始概率上并重新归一化，得到最终的可微分概率分布 p。

图 5：可微分的 soft top-p（橙色线）与传统的 hard top-p (绿色线)对比。Soft top-p 的平滑特性打通了从最终损失到解码参数预测头的梯度路径。

这一设计的巧妙之处在于，它使得从最终的「下一个词预测」损失到解码参数预测头的梯度能够顺畅回传。如此一来，模型便可以在标准的 Next Token Prediction 任务中，通过优化最终生成结果来「倒逼」自己学会如何动态调整解码策略，整个过程无需任何额外的标注数据。

AutoDeco 的惊人表现：三大亮点

通过在 Llama、Qwen、Deepseek 等多个主流模型家族上的广泛实验，AutoDeco 展现了其强大的能力：

卓越的性能与泛化能力

实验结果表明，AutoDeco 不仅稳定超越了传统的 Greedy Search 和 Default Sampling 等基线方法，其性能甚至能媲美、乃至超越了利用测试集进行精细调优的「神谕」基线（oracle-tuned baseline）。

图 6：AutoDeco 在多个数学和通用任务 benchmark 上均取得了 SOTA 性能，展现了其强大的泛化能力。

极致的效率与易用性

AutoDeco 的预测头设计极为轻量，其带来的额外推理延迟通常仅为 1.7%，内存开销也几乎可以忽略不计。对于开发者而言，接入 AutoDeco 模型仅需修改几行代码，即可享受「免费」的性能提升。

「言出法随」：开创性的自然语言控制能力

研究中最令人兴奋的发现之一，是 AutoDeco 涌现出的一种「通过自然语言控制解码」的能力。用户可以直接在 prompt 中通过自然语言下达指令，如「我希望答案更有创意」，模型便能「听懂」并自主地调高其预测的 temperature 和 top-p 值，整个过程清晰可见。

图 7：在不同指令下，AutoDeco 预测的 T/P 值变化。从左至右分别为：基线、高创造力指令（T/P 值自发升高）、高确定性指令（T/P 值自发降低）。

当然，作者坦言这种能力还不够完善，还做不到非常精准的控制。他们猜测实现细粒度、高精度的自然语言控制解码无法仅仅能通过微调 AutoDeco 模块做到，而是需要全参微调模型，这也被他们列为了 Future work 的重点。因此，作者没有放出带有自然语言控制能力的 AutoDeco heads 权重。

AutoDeco 在发布后迅速吸引全球 AI 社区的关注，在 Twitter 等社交平台上引发了顶尖学者、开发者和企业家的广泛热议和高度评价。

图 8：大模型社区对 AutoDeco 的广泛热议和高度评价。

目前，该团队已将论文、代码以及在多个主流模型上训练好的 AutoDeco heads 全面开源，包含适配于 Deepseek V3.1、Qwen3-235B、GPT-OSS-120B 等生产级大模型的版本。正如研究人员在分享中所说，这项工作旨在将研究者和开发者从繁琐的调参工作中解放出来，共同迈向一个更智能、更自动化的 AGI 新时代。

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