Share More, Search Less: Collaborative Parallel Thinking for Efficient Test-Time Scaling
协作并行思维：通过信息共享减少测试时搜索冗余
🧭 协作式并行推理 · Test-Time Scaling
School of Computer Science, Beijing Institute of Technology · Xiaohongshu Inc
提出训练无关的协作并行推理框架 CPT，在并行分支间实时共享压缩信息，显著提升测试时扩展的搜索效率
📌 工作参考价值（4 点）
- 在多策略推荐系统的在线探索中，可借鉴共享信息池机制：不同探索分支发现的用户偏好或有效特征及时广播，避免重复探索，加速收敛。
- Agent 多智体协作场景下，各 Agent 的中间推理结果压缩存入共享内存，其他 Agent 可直接复用，减少重复搜索，提升任务完成效率。
- 生成式推荐中的树搜索或束搜索，可让不同束路径共享已验证的有用 token 序列信息，降低计算冗余，提升解码吞吐。
- 工程上，CPT 的实现是轻量的、训练无关的，可直接嵌入现有并行推理管线，信息提取与去重广播开销小，易于部署。