# lookahead

> O Lookahead Decoding quebra a dependência sequencial na descodificação autorregressiva utilizando a iteração de Jacobi, alcançando uma aceleração de 1,5 a 

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__lookahead
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
- Downloads: 0
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Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## Para que serve e como usar

Uma **skill** que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

1. Instale a skill (comando acima).
2. No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
3. Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/lookahead && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__lookahead.md -o .claude/skills/lookahead/SKILL.md
```

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

## Conteúdo

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# Lookahead Decoding: Jacobi Iteration

Based on ICML 2024 paper and LMSYS blog post

## Overview

**Source**: https://lmsys.org/blog/2023-11-21-lookahead-decoding/
**Paper**: ICML 2024
**GitHub**: https://github.com/hao-ai-lab/LookaheadDecoding

Lookahead Decoding breaks sequential dependency in autoregressive decoding using Jacobi iteration, achieving 1.5-2.3× speedup without draft models or training.

## Core Concept

### Reformulation as Equation Solving

**Traditional autoregressive**:
```
y_t = f(x, y_1, y_2, ..., y_{t-1})  # Sequential
```

**Jacobi iteration**:
```
y_t^{(k+1)} = f(x, y

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