SpecSteer：协同局部上下文与全局推理以实现高效个性化生成

针对个性化智能中隐私与推理能力的矛盾，本文提出 SpecSteer 框架。该方法将协作视为贝叶斯知识融合，重用推测解码作为分布式对齐协议，构建“草稿 - 验证 - 恢复”流程：端侧模型生成个性化草稿，云端通过比率机制验证逻辑缺陷而不接触原始数据，拒绝时注入局部意图进行修正。实验表明，该方法有效弥补了推理差距，提升了生成质量，并实现了显著加速。