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自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
自适应并行推理概述。如果推理模型可以自行决定何时分解和并行化独立子任务、生成多少个并发线程以及如何根据当前问题协调它们，会怎样？我们对并行推理领域的最新进展进行了详细分析，特别是自适应并行推理。披露：这篇文章部分是景观调查，部分是自适应并行推理的视角。作者之一 (Tony Lian) 共同领导了 ThreadWeaver (Lian et al., 2025)，这是下面讨论的方法之一。作者旨在以自己的方式呈现每种方法。 动机 除了数据和参数缩放之外，LLM 推理能力的最新进展很大程度上是由推理时间缩放驱动的（OpenAI 等人，2024 年；DeepSeek-AI 等人，2025 年）。显式输出推理标记（通过中间步骤、回溯和探索）的模型现在主导着数学、编码和代理基准。这些行为允许模型探索替代假设、纠正早期错误并综合结论，而不是致力于单一解决方案（Wen 等人，2025）。问题在于顺序推理与探索量成线性比例。扩展顺序推理标记是有代价的，因为模型存在超出有效上下文限制的风险（Hsieh 等人，2024）。中间探索路径的积累使得模型很难消除干扰因素的歧义
来源:BAIR自适应并行推理概述。
如果推理模型可以自行决定何时分解和并行化独立子任务、生成多少个并发线程以及如何根据当前问题协调它们，会怎么样？我们详细分析了并行推理领域的最新进展，特别是自适应并行推理。
披露：这篇文章一部分是景观调查，一部分是自适应并行推理的视角。作者之一 (Tony Lian) 共同领导了 ThreadWeaver (Lian et al., 2025)，这是下面讨论的方法之一。作者旨在以各自的方式呈现每种方法。
动机
除了数据和参数缩放之外，LLM 推理能力的最新进展很大程度上是由推理时间缩放推动的（OpenAI 等人，2024 年；DeepSeek-AI 等人，2025 年）。显式输出推理标记（通过中间步骤、回溯和探索）的模型现在主导着数学、编码和代理基准。这些行为使模型能够探索替代假设、纠正早期错误并综合结论，而不是致力于单一解决方案（Wen 等人，2025）。
图 1：顺序推理与并行推理
近年来，越来越多的工作在综合环境（例如倒计时游戏（Katz、Kokel 和 Sreedharan，2025））、现实世界的数学问题和一般推理任务中探索了这一想法。
从固定并行到自适应控制
现有方法表明并行推理可以有所帮助，但大多数方法仍然在模型外部决定并行结构，而不是让模型选择它。
简单的分叉和连接。
最近的变体。