自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式

一篇综述指出，并行推理正从固定 fork-and-join、树搜索等外部预设结构，转向让模型自行决定何时分解子任务、开多少并行线程以及如何协调的自适应并行推理。文中梳理了 Self-consistency、Best-of-N、MCTS、ParaThinker、GroupThink、Hogwild! Inference 等方法，并指出顺序推理的 token 增长会带来上下文退化和延迟问题。