ParaTempo：用时间置信度实现高效并行推理

ParaTempo 是一个免训练的异步并行推理框架，以分支局部的"时间置信度"（对答案空间收敛程度的度量）驱动全部控制流程：低置信度分支被剪枝、持续收敛的分支提前退役、释放的算力用于派生新分支，置信度加权投票集中后全局停止生成。在数学与科学推理基准上，该方法平均延迟降低 21.8-32.2%，token 总用量减少 18.1-30.3%，同时保持有竞争力的准确率。代码与数据集已公开。