突破单链思考上限，清华团队提出原生「并行思考」scale范式

清华大学 AIR 提出新型并行推理框架 ParaThinker，通过让大语言模型在单次推理中生成并整合多条独立路径，突破当前“深度思考”策略下的“隧道视野”瓶颈。实验显示，在多个数学推理基准上，ParaThinker 显著提升模型准确率，1.5B 模型提升 12.3%，7B 模型提升 7.5%，且延迟增长有限。研究指出，“广度扩展”比“深度扩展”更高效，为未来模型推理策略提供新方向。
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