speculative-statecraft 仓库实测：工作负载自训练的 EAGLE-1 草稿头在 vLLM 上对比投机解码收益

GIO443 发布 speculative-statecraft 仓库，在 4-64 个 LLM 阵营每回合输出引导 JSON 决策的策略游戏负载上，用目标模型（Qwen2.5-1.5B-Instruct）自身输出训练 51.5M 参数的 EAGLE-1 草稿头，在 RTX 4070 Laptop 8 GB 加 vLLM 0.30.0 上与无投机和 n-gram 投机对比。