自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

伯克利 AI 研究团队发布综述，系统梳理并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解任务、并行多少线程以及如何协调。文章对比了自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，指出多数方案仍由外部预设并行结构，未让模型按问题难度自适应选择并行度。