デコーディングツリースケッチング（DTS）は、2025年11月にジョンズ・ホプキンス大学、ノースカロライナ大学シャーロット校、およびその他の大学の研究チームによって提案されました。関連する研究結果は、「…」という論文で発表されています。DTS: デコードツリースケッチングによる大規模推論モデルの強化”。

DTSは、推論中に動的な推論ツリーを構築することで、過剰な思考を軽減するモデル非依存型のデコーディングフレームワークです。具体的には、DTSは次ラベルエントロピーを使用して重要な分岐を特定し、推論ツリーのバックボーンを形成するブランチの選択的な拡張をガイドします。すべてのブランチは自己回帰並列デコーディングによって生成され、DTSは早期停止戦略を採用して、最短の推論パスに対応する最初の完了ブランチを返します。これは最短の最適軌道の近似値として機能します。