Berkeley AI Research：自适应并行推理——高效推理扩展的新范式
Berkeley AI Research 发布文章梳理自适应并行推理（APR）进展。APR 让模型在推理时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，核心思路是把并行化融入模型生成的控制流。文章讨论了从固定并行到自适应控制的演进，以及 Multiverse、ThreadWeaver 等推理系统与训练奖励设计。
推荐理由：梳理自适应并行推理的范式演进与实现路径，为高效推理探索提供系统性参考。
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