InftyThink

InftyThink – 浙大联合北大推出的无限深度推理范式

InftyThink 是一种革新性的大模型推理范式，旨在克服传统模型在处理复杂、长序列推理任务时的局限。它采用分段迭代的方法，将复杂的推理流程分解为多个短片段，并在每个片段后生成中间总结，实现“分块式思考”。这种设计使得模型能够处理理论上无限长度的推理链，同时降低计算复杂度。

## InftyThink：开启无限推理可能

InftyThink 重新定义了大型语言模型的推理方式，它不仅仅是一个工具，更是一种全新的思维模式。它能够应对传统模型难以企及的复杂任务，例如长篇数学题的求解、层层递进的逻辑推理、以及需要深度理解才能完成的代码生成。

### 主要功能：

* **迭代式推理与阶段性总结：** 将长推理任务拆解为多个短推理片段，每个片段完成后生成精炼的总结，作为下一阶段推理的上下文输入，模拟人类逐步归纳总结的认知过程。
* **高效的内存管理：** 采用“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，显著降低推理时的计算复杂度。
* **与现有架构无缝融合：** InftyThink 并非依赖模型结构上的改变，而是通过重构训练数据为多轮推理格式来实现，能够与现有的预训练模型、微调和强化学习流程完美结合。
* **数据重构技术：** 研发了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。

### 应用场景：

* **数学问题求解：** 应对复杂数学问题，通过分段迭代推理和中间总结，逐步攻克长链条的数学难题。
* **逻辑推理：** 提升处理长序列逻辑推理任务的准确性和效率。
* **代码生成：** 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，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：** 用于预测药物靶标 3D 结构及结合亲和力，加速研发进程。

### 产品官网：

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

### 常见问题解答：

* **InftyThink 与传统大模型推理方式的区别是什么？** InftyThink 采用分段迭代的推理方式，通过中间总结来处理长序列信息，突破了传统模型上下文窗口的限制，降低了计算成本，提升了推理性能。
* **InftyThink 如何降低计算成本？** 通过“锯齿式”内存使用模式，每轮推理后清空旧的上下文，仅保留总结，减少了对长序列的直接处理。
* **InftyThink 是否需要重新训练模型？** InftyThink 主要通过重构训练数据来实现，与现有模型兼容性强，无需对模型结构进行大规模调整。
* **InftyThink 的优势在哪里？** 突破上下文窗口限制，降低计算成本，提升推理性能，尤其在复杂的推理任务中表现出色。

### 更多信息：

* **Github 仓库：** https://github.com/ZJU-REAL/InftyThink
* **arXiv 技术论文：** https://arxiv.org/pdf/2503.06692