Berkeley AI Research：自适应并行推理——高效推理扩展的下一个范式

Berkeley AI Research 发文讨论自适应并行推理：让模型自行决定何时分解任务、开多少并发线程，而非由模型外部预设并行结构。文中梳理 MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，指出顺序推理随探索量线性增长会加剧 context-rot 与延迟。