自适应并行推理：高效推理扩展的下一范式

伯克利 AI 研究团队梳理了并行推理领域进展，指出主流方法多由外部固定并行结构，而非让模型自行决定何时分解任务、开启多少线程及如何协调。文章涵盖 Self-consistency、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS 及 ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference，并分析 ThreadWeaver 等自适应并行推理方向。