自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

一篇综述分析了并行推理领域的最新进展，重点讨论自适应并行推理——让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。文章梳理了从自一致性、Best-of-N、Tree/Graph of Thoughts、MCTS 到 ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，指出多数方法仍由外部强加并行结构，而不同问题需要不同并行度。