自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理：让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法多由外部固定并行结构，未按问题难度自适应调整。