## 要約：
ThreadWeaverは、精度と効率の両立を実現する新しい並行推論フレームワークで、従来の並列モデル比で推論遅延を大幅に削減。
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## 翻訳：
arXiv:2512.07843v1 アnnounce Type: 新規 ThreadWeaverは、実用的なタスク向けの適応型並行推論のフレームワークであり、同程度のサイズを持つ一般的な連続推論モデルと同等の精度を維持しながら、大幅な推論遅延削減を達成しています。ThreadWeaverの性能は、3つの主要なイノベーションから生み出されます：1) 並列注釈と共に大量の高品質なCoTデータを生成する2段階並行軌跡ジェネレーター；2) trieベースの訓練推論共同設計により、既存の自適帰納的推論エンジン上で並行推論が可能になり、位置埋め込みやKVキャッシュの修正なしで実現；3) 并列化に注意を向けた強化学習フレームワークにより、モデルは精度と効果的な並列化のバランスを学びます。 ThreadWeaverは、Qwen3-8Bベースで6つの挑戦的数学的推論ベンチマークにおいて、最新の連続推論モデルと同等の精度（平均71.9％、AIME24では79.9％）を達成し、トークン遅延での平均1.53倍のスピードアップを実現しました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.07843)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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