自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

伯克利 AI 研究团队综述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子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法如自一致性、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由模型外部预先设定，而不同问题需要不同并行度。