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，指出当前多数方法（如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS）的并行结构由外部预设，而非模型自主决定。文章重点讨论自适应并行推理，即让模型自行判断何时分解任务、生成多少并行线程以及如何协调，并介绍了 ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等近期方案。