Berkeley AI Research 综述自适应并行推理：LLM 自主决定分解与并发策略
Berkeley AI Research 发布关于自适应并行推理的综述，探讨让 LLM 自主决定何时分解子任务、生成多少并发线程及如何协调。文章分析了从 Self-consistency、Tree of Thoughts 到 ParaThinker、GroupThink 等现有方法的局限，指出固定并行结构导致计算冗余或策略错误。
Berkeley AI Research 发布关于自适应并行推理的综述，探讨让 LLM 自主决定何时分解子任务、生成多少并发线程及如何协调。文章分析了从 Self-consistency、Tree of Thoughts 到 ParaThinker、GroupThink 等现有方法的局限，指出固定并行结构导致计算冗余或策略错误。