Phase 0-2: Schema cleanup, typed relations, event-driven automation

- Phase 0: AGENTS.md cleanup (dedup quotes, renumber sections, merge qmd)
- Phase 1: typed relations (manage-relations.py, graph-search.py, check-staleness.py, detect-conflicts.py)
- Phase 2: frontmatter validator, weekly lint, knowledge promotion, git hooks
- Fix .gitignore to track tools/ and .githooks/
- Fix git remote URL (remove plaintext token)
- New wiki pages: 504 pages, 34 raw sources

wiki/DSpark.md

@@ -0,0 +1,121 @@
+---
+categories:
+  - "[[LLM Wiki]]"
+tags:
+  - wiki
+  - tool
+  - inference-optimization
+  - speculative-decoding
+  - deepseek
+created: 2026-06-30
+source: "[[raw/向DeepSeek学习破局]]"
+type: tool
+aliases:
+  - DSpark
+  - 置信度调度的半自回归投机解码
+---
+
+# DSpark
+
+> **一句话描述**：DeepSeek 提出的大模型推理加速系统，通过将速度和连贯性拆分到独立子系统，实现 60%-85% 的推理速度提升。
+
+## 基本信息
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| 机构 | DeepSeek（深度求索） |
+| 论文标题 | DSpark：基于置信度调度的半自回归投机解码 |
+| 年份 | 2026 |
+
+## 核心创新
+
+DSpark 的核心创新不是在"快"和"准"之间找折中点，而是**将两个目标拆到独立的子系统中**，各用各的最优机制[raw:向DeepSeek学习破局:43]。
+
+### 传统困境
+
+大语言模型每生成一个词，都要重新计算前面所有已写内容。回答越长，越慢[raw:向DeepSeek学习破局:37]。
+
+为了加速，研究者发明了"投机解码"：让一个快速小模型先写草稿，主模型再批量检查[raw:向DeepSeek学习破局:37]。
+
+但草稿模型的设计有一个死结：
+
+- **自回归方式**：逐字写、每字基于前文——连贯但慢，因为逐字生成本身就是瓶颈
+- **并行方式**：所有候选词同时算——快但后面几个词容易前言不搭后语，因为每个位置独立预测，不知道旁边写了什么[raw:向DeepSeek学习破局:39]
+
+> 看起来这是一个零和困境：要速度就得牺牲连贯，要连贯就得牺牲速度。[raw:向DeepSeek学习破局:41]
+
+### DSpark 的拆解方案
+
+DSpark 问了一个完全不同的问题：这两个目标各自对应的下层结构是什么？[raw:向DeepSeek学习破局:43]
+
+**拆解结果**：
+
+| 目标 | 下层结构 | 子系统 | 最优机制 |
+|------|---------|--------|---------|
+| **速度** | 并行计算架构 | 并行主干 | 一次性地理解上下文，计算量大，必须并行 |
+| **连贯** | 序列间依赖 | 轻量串行头 | 前一个词抽出后，给下一个词的概率分布加一点过渡偏置[raw:向DeepSeek学习破局:45] |
+
+**接口设计**：
+- 串行头和并行主干只传递一个词的嵌入向量
+- 不共享状态、不重新分布参数[raw:向DeepSeek学习破局:65]
+- 串行头极轻：延迟开销仅占整轮的 **0.2% 到 1.3%**[raw:向DeepSeek学习破局:45]
+
+## 性能表现
+
+### 接受长度提升
+
+- 数学：**30%**
+- 代码：**26%**
+- 对话：**22%**[raw:向DeepSeek学习破局:45]
+
+### 部署到 DeepSeek-V4 线上服务后
+
+- **V4-Flash**：每用户生成速度提高 **60% 到 85%**
+- **V4-Pro**：每用户生成速度提高 **57% 到 78%**[raw:向DeepSeek学习破局:51]
+
+> 0.2% 到 1.3% 的代价，换来 16% 到 30% 的提升：这个不等式是对的。[raw:向DeepSeek学习破局:67]
+
+## 技术架构
+
+### 并行主干
+
+- 职责：负责速度目标
+- 特征：一次性理解上下文，计算量大，必须并行
+- 处理：全局语义理解，大矩阵计算[raw:向DeepSeek学习破局:45]
+
+### 轻量串行头
+
+- 职责：负责连贯性目标
+- 特征：极轻量，处理局部过渡
+- 处理：前一个词抽出后，给下一个词的概率分布加一点过渡偏置[raw:向DeepSeek学习破局:45]
+
+### 最小接口
+
+- 数据传递：只传递一个词的嵌入向量
+- 耦合度：极低（不共享状态、不重新分布参数）[raw:向DeepSeek学习破局:65]
+- 成本：仅占整轮延迟的 0.2%-1.3%
+
+## 在 LLM Wiki 中的角色
+
+DSpark 是"拆与合"思维模式的**技术原型案例**，展示了如何通过拆解框架制造的假互斥冲突，实现零和困境的突破。
+
+> 这是一个"框架制造的冲突被拆开"的故事，而非"折中"的故事。[raw:向DeepSeek学习破局:53]
+
+## 核心启发
+
+1. **不是折中**：DSpark 没有在速度和连贯性之间找折中点，而是拆开了框架
+2. **异构机制**：并行主干用 Transformer 做全局编码，串行头用低秩矩阵做局部过渡——它们解决的不是"同一件事的缩小版"[raw:向DeepSeek学习破局:77]
+3. **最小接口**：接口越小，耦合越弱，拆分的收益越大[raw:向DeepSeek学习破局:65]
+4. **接受成本**：拆不是免费的，关键不是零成本，而是让接口成本小到被合流后的总体增益覆盖[raw:向DeepSeek学习破局:67]
+
+## 相关工具
+
+- [[DeepSeek-V4]] — DSpark 部署的 DeepSeek 大模型版本
+- [[投机解码]] — DSpark 基于的传统加速技术
+- [[拆与合]] — DSpark 实例化的思维模式
+
+## 来源
+
+> 所有数字/百分比/具体结论均标注 `[raw:向DeepSeek学习破局:{行号}]` 格式。
+
+- [[向DeepSeek学习破局]] — 得一录，微信公众号，2026-06-29[raw:向DeepSeek学习破局:3]