InftyThink – 浙大聯合北大推出的無限深度推理范式

InftyThink 是一種革新性的大模型推理范式，旨在克服傳統模型在處理復雜、長序列推理任務時的局限。它采用分段迭代的方法，將復雜的推理流程分解為多個短片段，并在每個片段后生成中間總結，實現“分塊式思考”。這種設計使得模型能夠處理理論上無限長度的推理鏈，同時降低計算復雜度。

## InftyThink：開啟無限推理可能

InftyThink 重新定義了大型語言模型的推理方式，它不僅僅是一個工具，更是一種全新的思維模式。它能夠應對傳統模型難以企及的復雜任務，例如長篇數學題的求解、層層遞進的邏輯推理、以及需要深度理解才能完成的代碼生成。

### 主要功能：

* **迭代式推理與階段性總結：** 將長推理任務拆解為多個短推理片段，每個片段完成后生成精煉的總結，作為下一階段推理的上下文輸入，模擬人類逐步歸納總結的認知過程。
* **高效的內存管理：** 采用“鋸齒式”內存使用模式，在每輪短推理后清空前輪上下文，僅保留總結，顯著降低推理時的計算復雜度。
* **與現有架構無縫融合：** InftyThink 并非依賴模型結構上的改變，而是通過重構訓練數據為多輪推理格式來實現，能夠與現有的預訓練模型、微調和強化學習流程完美結合。
* **數據重構技術：** 研發了將現有長文本推理數據集轉換為迭代格式的方法，例如將 OpenR1-Math 數據集轉換為 33.3 萬條訓練實例，方便在該范式下訓練模型。

### 應用場景：

* **數學問題求解：** 應對復雜數學問題，通過分段迭代推理和中間總結，逐步攻克長鏈條的數學難題。
* **邏輯推理：** 提升處理長序列邏輯推理任務的準確性和效率。
* **代碼生成：** 逐步生成復雜的代碼邏輯，保持代碼的連貫性和正確性。
* **智能輔導：** 在智能輔導系統中，根據學生的問題逐步提供詳細的解答和解釋，幫助學生更好地理解和掌握知識點。
* **藥物研發：** 用于預測藥物靶標 3D 結構及結合親和力，加速研發進程。

### 產品官網：

* https://zju-real.github.io/InftyThink/

### 常見問題解答：

* **InftyThink 與傳統大模型推理方式的區別是什么？** InftyThink 采用分段迭代的推理方式，通過中間總結來處理長序列信息，突破了傳統模型上下文窗口的限制，降低了計算成本，提升了推理性能。
* **InftyThink 如何降低計算成本？** 通過“鋸齒式”內存使用模式，每輪推理后清空舊的上下文，僅保留總結，減少了對長序列的直接處理。
* **InftyThink 是否需要重新訓練模型？** InftyThink 主要通過重構訓練數據來實現，與現有模型兼容性強，無需對模型結構進行大規模調整。
* **InftyThink 的優勢在哪里？** 突破上下文窗口限制，降低計算成本，提升推理性能，尤其在復雜的推理任務中表現出色。

### 更多信息：

* **Github 倉庫：** https://github.com/ZJU-REAL/InftyThink
* **arXiv 技術論文：** https://arxiv.org/pdf/2503.06692