Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models [70.2]本稿では,適応並列推論(Adaptive Parallel Reasoning, APR)を提案する。 APRは、spawn()とjoin()操作を使用して適応的なマルチスレッド推論を可能にすることで、既存の推論メソッドを一般化する。 鍵となる革新は、親と子の両方の推論スレッドを最適化して、事前に定義された推論構造を必要とせずにタスクの成功率を高める、エンドツーエンドの強化学習戦略である。論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Apr 2025 22:29:02 GMT) 「We presented Adaptive Parallel Reasoning, which enables language models to adaptively distribute computation across serial and parallel reasoning paths using a parent-child threading mechanism.」と自然言語処理というよりも探索に近いなーと思わなくもない手法の提案。有効なのは確かだと思う。 リポジトリはGitHub – Parallel-Reasoning/APR: Code for Paper: Learning Adaptive Parallel Reasoning with Language Models