BAIR 综述自适应并行推理：从固定并行到模型自主控制流
BAIR 发布综述文章，系统梳理自适应并行推理（APR）这一范式，即让模型在推理时自行决定何时并行、开启多少线程以及如何协调。文章对比了 Multiverse、ThreadWeaver、Parallel-R1、NPR 等方法，指出 APR 相比 BoN 可避免冗余计算、相比 Tree-of-Thoughts 无需领域特定分解启发式，并给出以关键路径占比为核心的并行化奖励设计。
推荐理由：系统梳理自适应并行推理的推理系统设计与训练奖励方案，对比 Multiverse 与 ThreadWeaver 在 KV cache 聚合上的取舍。