要進一步提高 HASS（HArmonized Speculative Sampling）在不同任務和模型上的加速效果，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的草稿模型設計：針對不同的任務（如對話生成、代碼生成和數學推理），設計專門的草稿模型。這些模型可以根據特定任務的特徵進行調整，以提高與目標模型的對齊度，從而提升接受率和加速效果。
增強的上下文對齊策略：在協調上下文對齊策略中，可以引入更多的上下文信息，例如使用更深層次的隱藏狀態或引入外部知識庫，以增強草稿模型的上下文理解能力，從而減少訓練和解碼階段之間的上下文不一致性。
動態調整的接受長度：根據不同的解碼階段和任務特性，動態調整接受長度（τ）。例如，在某些任務中，可能需要更高的接受長度來提高生成質量，而在其他任務中則可以降低接受長度以提高速度。
超參數優化：進行系統的超參數優化，特別是對於 Top-K 損失函數中的 K 值和權重 w，這可以通過交叉驗證等方法來確定最佳配置，以最大化加速效果。
集成學習：考慮將 HASS 與其他加速技術（如 Lookahead Decoding 或 Prompt Lookup Decoding）結合使用，通過集成不同的技術來進一步提高整體性能。