InftyThink – 浙大联合北大推出的无限深度推理范式

InftyThink是什么

InftyThink的技术原理

• 迭代式推理与阶段性总结：InftyThink将传统的单一连续推理过程拆分为多个短推理片段，在每个片段后生成一段精炼的总结，作为下一阶段推理的上下文信息输入。模拟了人类逐步归纳总结的认知过程，使模型能在保持上下文连贯的同时进行无限深度的推理，解决了传统长推理在上下文长度和计算复杂度上的限制。
• 固定的计算开销与上下文窗口：InftyThink实现了一种“锯齿式”内存使用模式，在每轮短推理后清空前轮上下文，仅保留总结，显著降低了推理时的计算复杂度。与传统推理范式相比，InftyThink在推理深度与计算效率之间达成了更优的平衡。
• 与原始架构解耦、训练范式兼容性强：InftyThink不依赖于模型结构上的调整，是通过重构训练数据为多轮推理格式来实现其范式。能与现有的预训练模型、微调、强化学习流程无缝结合，具备良好的工程可落地性。
• 开发数据重构技术：InftyThink开发了一种将现有长文本推理数据集转换为迭代格式的方法。例如，将OpenR1-Math数据集转换为33.3万条训练实例，方便在该范式下训练模型。

InftyThink的核心优势

• 突破上下文窗口限制：通过迭代推理和中间总结，InftyThink能处理理论上无限长度的推理链，突破了传统大模型上下文窗口的限制。
• 降低计算成本：相比传统的长推理方法，InftyThink在推理过程中减少了对长序列的直接处理，显著降低了计算成本。
• 提升推理性能：在一些复杂的推理任务中，InftyThink能更好地处理长序列信息，提升推理的准确性和生成吞吐量。

InftyThink的项目地址

• 项目官网：https://zju-real.github.io/InftyThink/
• Github仓库：https://github.com/ZJU-REAL/InftyThink
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.06692

InftyThink的应用场景

• 数学问题求解：InftyThink能处理复杂的数学问题，通过分段迭代推理和中间总结，逐步解决长链条的数学问题。
• 逻辑推理：在需要处理长序列逻辑推理的任务中，InftyThink可以有效提升推理的准确性和效率。
• 代码生成：在代码生成任务中，InftyThink可以逐步生成复杂的代码逻辑，保持代码的连贯性和正确性。
• 智能辅导：在智能辅导系统中，InftyThink能根据学生的问题逐步提供详细的解答和解释，帮助学生更好地理解和掌握知识点。
• 药物研发：在药物研发过程中，InftyThink可以用于预测药物靶标3D结构及结合亲和力，加速研发进程。