本文综述极化码构造与译码研究进展，包括基于遗传算法的构造框架（定制冻结比特适配译码算法，无需CRC辅助即可获1dB编码增益）、异构图神经网络、深度极化码、深度学习优化比特索引、课程式神经网络解码器CRISP，以及5G标准应用和信道逼近构造方法。

该文介绍了一种新颖的自我推测解码推理方案，用于加速大型语言模型，无需辅助模型。该方法通过草稿和验证两个阶段的过程来实现，不需要额外的神经网络训练和内存占用，加速比最高可达1.73倍。