Parason：LLM推理的子任务与试验并行
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Parason：LLM推理的子任务与试验并行
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AI 综述
2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Zhengyang Zhang 等作者的论文，提出 Parason 方法。该工作将 LLM 的顺序推理轨迹转化为结构化并行轨迹，并用 PA-GRPO 训练模型同时学习子任务并行与试验并行。论文称，分析显示试验并行占 DeepSeek-V4 在 HLE 推理步骤中可并行计算的 65.5%，且在难题上占比更高；在 AIME24 和 AIME25 上，Parason 平均加速约 1.7 倍并保持有竞争力的准确率。目前该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，因此上述比例、加速倍数与准确率结论均来自论文自身陈述，未获独立来源证实。
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最新进展10月15日 12:00
Parason：揭示 LLM 推理中的子任务并行与试验并行报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv Artificial IntelligenceParason：揭示 LLM 推理中的子任务并行与试验并行
Parason 将 LLM 的顺序推理轨迹转化为结构化并行轨迹，并用 PA-GRPO 训练模型同时学习子任务并行与试验并行。分析显示试验并行占 DeepSeek-V4 在 HLE 推理步骤中可并行计算的 65.5%，且在难题上占比更高。在 AIME24 和 AIME25 上，Parason 平均加速约 1.7 倍并保持有竞争力的准确率。
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