Berkeley AI Research·精选AI 评分60
自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
Adaptive Parallel Reasoning: The Next Paradigm in Efficient Inference Scaling
AI 导读
Berkeley AI Research 发布综述兼观点文章，梳理并行推理从固定并行（self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS）到自适应并行推理（APR）的演进，即让模型自行决定何时分解任务、开多少线程以及如何协调。
推荐理由
文章把并行推理从固定结构到自适应控制的演进梳理成一条线，并对比了不同推理引擎实现与奖励设计的取舍。
来源：Berkeley AI Research · bair.berkeley.edu