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聚合」操作。推理引擎通常无法有效调度并行分支常用的 RL 技术又会截断或削弱那些触发并行结构的特殊词元的梯度阻碍模型学习严格的并行控制逻辑。低效的手工并行机制早期把并行思路内化的尝试多依赖于手工设计的分治规则无法充分复用共享的 KV Cache 状态导致每个分支重复计算时间复杂度退化到线性 O (N)难以满足实时或大规模部署的效率要求。对强监督蒸馏的依赖像 Multiverse 这类方法虽能实现并行但高度依赖于强教师模型蒸馏出的示例无法通过自举的方式扩展自身的智能边界。学生模型不过是在模仿教师的串行拓扑并把它「塞入」并行格式结果是把教师的局限也一并继承短时间内难以产生新的、模型本身固有的并行策略 —— 达到了目前的「智能瓶颈」。背景与痛点为什么我们迫切需要并行推理人们对智能体的期待正在从「能多想一步」的单一思维链升级到「能多维思考」的深度推理。未来更强的智能体必须具备广泛探索多条思考路径的能力 —— 这很像经典的 MapReduce 思想把复杂问题拆开并行处理再聚合结果完成全局最优的决策。但要让模型真正学会这种「分身术」现实里往往卡在三座大山1并行思考数据极难获得对强教师蒸馏的过度依赖现有不少并行推理工作需要强教师模型提供高质量并行轨迹如 Multiverse [4] 类方法。问题在于学生模型更多是在模仿教师的串行拓扑再「塞进并行格式」结果是把教师的局限一并继承难以自举式扩展智能边界很难真正涌现出「模型自身固有的并行策略」形成新的智能瓶颈。2低效的手工并行机制分支之间难共享、重复计算严重早期模型并行常依赖手工设计的分治规则每条路径按既定模式推理或生成。由于缺乏对共享步骤的有效复用常常出现每个分支都重复计算公共前缀的情况效率很难满足实时推理和大规模部署需求。3基础设施与算法对并行架构支持不足分支 聚合「学不会」现有推理引擎、强化学习算法对「分支 — 聚合」结构往往缺乏原生支持推理引擎难以高效调度并行分支常用 RL 技术可能会截断或削弱触发并行结构的特殊控制词元梯度从而阻碍模型学习严格的并行控制逻辑。NPR 的核心理念把「并行性」升维成模型的原生能力NPR 的关键词在「原生」二字研究团队试图在零外部监督不依赖强教师并行轨迹的条件下探索一条让模型自我进化出并行推理能力的路径。整体思路是一个渐进式的三阶段训练范式让模型从「会用并行格式写出来」逐步过渡到「计算图层面真的并行执行」。三阶段训练范式从「并行外形」到「并行大脑」阶段一并行格式学习 —— 先学会「怎么写成并行」第一步不追求一步到位「真的并行」而是让模型先掌握并行推理的表达结构如何标记分支、如何组织多条候选路径、如何定义聚合点。阶段二自蒸馏 —— 内化「并行思考逻辑」摆脱外部老师在具备并行表达能力后NPR 用自蒸馏方式让模型用自己的生成结果反过来训练自己通过筛选与沉淀让模型逐步内化「多分支探索 — 相互印证 — 汇总收敛」 的推理规律而不是照搬教师的串行偏好与局限。阶段三并行感知强化学习 —— 从「模仿并行」迈向「执行并行」最后一步是关键跃迁利用并行感知的强化学习让模型学到什么时候该分叉、分叉多少、如何在聚合点进行比较与合并使并行不再停留在文本表面而是真正成为推理过程可执行的控制逻辑。这一步把「并行性」从工程技巧推进到模型的原生能力层面。如下图所示经过三个阶段的训练NPR 准确率从约 17% 持续爬升最终达到 50.4%中间两条学习曲线分别对应第一阶段的格式学习与第三阶段的并行强化学习与传统推理方式相比NPR 实现了约 4.6 倍生成加速右侧柱状图。NPR 具体实现细节NPR 训练范式Stage 1Format-following Reinforcement LearningNPR-ZERO目标在无任何外部并行示例 / 教师情况下让模型学会生成结构化的并行格式如 、、、 等结构化标签并尽量保证答案正确性。方法以格式合规与答案正确为奖励信号对初始指令微调模型进行 DAPO 风格的强化学习从而得到能产出并行格式轨迹的生成器NPR-ZERO。这一步为后续自蒸馏提供原始候选轨迹。Stage 2Rejection Sampling Parallel WarmupNPR-BETA目标把 Stage 1 的 “格式化产物” 变为高质量的训练数据并让模型在并行语义上稳定。方法对 NPR-ZERO 进行拒绝采样并应用严格的筛选器必须同时满足「格式合规」与「答案正确」保留自蒸馏的并行推理轨迹然后在此之上做冷启动的并行 SFT 预热微调同时引入并行注意力掩码Parallel Attention Mask与并行位置编码Parallel Positional Encoding让模型内部能够支持并行分支的独立计算并实现 KV Cache 重用以避免重复计算。Stage 3Native-Parallel RLPAPO目标在并行执行引擎上用强化学习直接优化并行分支策略使其不仅会「写」并行格式也会「算」并行结果。方法提出并实现 Parallel-Aware Policy Optimization (PAPO) —— 对并行语义做专门修改的策略优化方法使用并行 Rollout 的 NPR-Engine 推理引擎以保证结构正确性、在批次层级进行优势归一化、保留特殊结构化 Token 的梯度并放弃重要性采样以维持稳定的 On-Policy 同策略梯度更新。PAPO 能直接在并行计算图内优化分支策略从不断地试错中学会有效的问题拆解与合并策略。关键技术细节自蒸馏与严格筛选Rejection Sampling从 NPR-ZERO 生成大量并行格式的候选轨迹后采用两条硬性筛选规则只保留高质量样本进入 D_acceptOutcome Correctness模型生成的候选轨迹的解析答案与 Ground Truth 一致。Structured Parallelism输出严格遵循并行格式的 Schema标签、块边界等。当且仅当同时满足以上两条规则的采样轨迹被接受用于冷启动并行 SFTNPR-BETA此策略显著减少噪声并保证训练语料的并行性与可学习性。并行注意力掩码与并行位置编码为在单次前向传递中同时存在多条 Reasoning PathNPR 采用 Multiverse 风格的并行注意力掩码与专门设计的并行位置编码对应论文给出的 Algorithm 2 伪代码保证不同分支互相隔离但共享上下文 KV Cache从而实现 KV Cache 重用并避免每条分支重复计算上下文代价。该编码亦允许通过标签 Token 标明分支 / 步骤 / 指南块便于引擎解析。Parallel-Aware Policy OptimizationPAPO并行语义下直接套用经典 PPO 或 DAPO 会遇到特殊 Token 被剪裁掉、重要性采样不稳定等问题。PAPO 的主要设计包括并行 Rollout使用 NPR-Engine 产生严格遵守并行 Schema 的轨迹保证样本合法。结构化过滤格式违规样本在进入优化前被剔除奖励退化为纯准确性1 / −1。批次级优势归一化Batch-level Normalization由于格式违规样本被移除组内方差塌缩因此用更大范围batch 内多组统计标准差来稳定优势估计。保留特殊 Token 的梯度 放弃重要性采样为防止触发并行结构的特殊标签被裁剪掉PAPO 在 Token 级别保留梯度流同时放弃重要性采样采用严格的 On-policy Objective避免重采样比带来的不稳定。AI Infra 工程化改进NPR-Engine实验证明把并行语义放到生产环境的并行 RL会暴露出大量的工程问题KV Cache 重复释放导致的内存泄漏、并行 Token 计数导致的超长生成、非法并行 schema 导致的未定义状态等。论文在引擎层面做了几项关键修复预算感知的 KV 回收避免 Radix-Tree KV 路径的 Opportunistic Recycling 导致 Double-Free引入预算感知的确定性回收机制与 Memory Flush 策略。分支感知的 Token 累积策略把全局 Token 预算从 “只看最长分支” 改为 “按活跃分支因子累计”避免超出 max_new_tokens。格式预检与轻量不变性在分支展开前加一层格式合法性检查快速拒绝潜在非法分支以保证 Determinism。这些工程改进和实现是确保能稳定 Parallel RL 的训练进而获得并行思考智能体的前提。主要实验与结论评测基准与度量在 8 个推理型基准上评测AIME24/25、HMMT25、OlympiadBench、Minerva-Math、ZebraLogic、AMC23、MATH500 等。对小规模竞赛类数据使用 avg8采样 8 条解答的平均正确率对大规模或单答设置使用 avg1。训练数据优势性能提升的关键在于用自行提炼的数据集NPR-BETA 的 ORZ-8k替换了 Multiverse 的训练语料库MV-4B 的 s1.1-8k。尽管两个流程在实现细节上略有不同但都依赖于并行式的 SFT因此比较结果具有意义。数据替换的影响清晰且一致AIME24 的性能从 46.7 提升至 50.84.1ZebraLogic 从 60.2 提升至 76.115.9AMC23 从 75.0 提升至 85.910.9MATH500 从 81.6 提升至 91.610.0。总体而言平均得分从 50.1 提升至 59.08.9。并行 SFT 的优势从顺序 SFT例如 SR-BETA切换到并行 SFT 方法NPR-BETA能够显著提升各种推理基准测试的性能。顺序 SFT 引入了较强的步骤依赖性先验限制了任务分解的灵活性。相比之下并行 SFT 在训练过程中使模型能够接触到结构上并行的轨迹从而实现更独立的子问题探索。具体而言AIME25 从 37.1 提升至 42.9 (5.8)OlympiadBench 从 56.3 提升至 60.1 (3.8)HMMT25 从 22.5 提升至 23.3 (0.8)ZebraLogic 从 72.8 提升至 76.1 (3.3)。整体性能从 58.2 提升至 59.0 (0.8)仅在少数基准测试中出现轻微退步。并行强化学习优势基于 NPR-BETA应用并行强化学习算法可获得进一步的性能提升并始终优于顺序强化学习NPR 与 SR 相比。这些改进是广泛而系统的AIME24 从 57.1 提升至 63.36.2HMMT25 从 26.3 提升至 30.84.5Minerva-Math 从 38.2 提升至 43.04.8。其他基准测试也显示出稳步提升AIME251.2、OlympiadBench1.5、ZebraLogic2.8、AMC232.2和 MATH5000.8。总体而言平均得分从 62.0 提升至 65.03.0。Multiverse-32B 在不同数据集上的并行率差异显著表明其并行推理的采用高度依赖于数据集。尤其是在 ZebraLogic 等逻辑密集型任务上其性能明显低于多个数学竞赛数据集这表明从顺序行为逐步过渡到并行行为的 Multiverse 训练范式导致并行策略的内化不一致并且对领域特征非常敏感。相比之下NPR 模型在所有八个数据集上均达到了 100.0% 的并行触发率。这种一致性意味着端到端的 NPR 训练流程能够更可靠地将并行推理作为模型的默认问题解决模式而不受数据集领域或复杂性的影响。实际上这意味着 NPR 不仅能更频繁地触发并行推理而且能够在不同的评估数据集上稳健地实现这一点。NPR 在所有五个基准测试中均取得了最佳效率始终优于 Multiverse1.3 倍至 2.4 倍和自回归基线这表明该方法具有稳健的泛化能力。重要的是加速比随任务难度而增加NPR 在较难的问题AIME254.6 倍HMMT254.1 倍上观察到的加速比在较容易的问题AMC232.9 倍上更大这表明当需要更深入地探索解路径时NPR 优势日益凸显。证明了 NPR 既能提高准确率而且在可以并行探索多种解策略时尤其有效。案例解析论文给了若干具体题目的并行解法示例典型模式为并行产生若干独立 plan每个 plan 一句战术每个 plan 独立并行展开具体推理步骤整合与交叉验证得出最终结论并给出简短答案boxed answer。举例对于域函数或几何题某些 plan 会分别做不同的分解代数、数值检验、几何角度关系最后 将各分支结果比对、剔除不一致项并输出最终答案。这种「多角度并行 汇总」能显著减少因单一路径假设错导致的花费。结语本文提出了一种简单且可扩展的框架用于构建原生并行推理器。该推理器无需依赖外部教师模型即可学习自适应分解、多样化的并行规划和可靠的聚合。通过将自提炼的并行 SFT 与智能体并行 RL 相结合NPR 能够生成真正的并行推理策略而非模拟或脚本化的策略。在八个推理基准测试上的实验表明与 Multiverse 数据集、自回归训练和直接强化学习相比该方法均有显著的改进。论文中的分析进一步证明了该方法能够显著加速推理、增强测试时的可扩展性并且不存在伪并行行为。案例研究展示了该模型如何根据问题难度调整其并行性从而实现结构化探索和稳健的验证。这些结果表明原生并行推理是实现更通用、可扩展智能的一个有前景的方向。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 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