自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

自适应并行推理让推理模型能自行决定何时分解并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调它们。现有方法如 Self-Consistency、Tree of Thoughts 和 GroupThink 的并行化决策均由外部框架强加，而非模型自适应选择。该方法旨在解决序列推理因探索路径积累导致的上下文窗口超限、性能下降和延迟增长问题。