在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在长文本推理任务中的表现尤为引人注目。然而，传统长推理范式面临着计算复杂度高、上下文窗口限制等问题，严重制约了模型的推理深度和效率。为了解决这一难题，浙江大学联合北京大学推出了创新的无限深度推理范式——InftyThink。

一、项目概述

InftyThink是一种创新的大模型推理范式，由浙江大学和北京大学联合推出，旨在突破传统模型在长推理任务中的局限性。它通过分段迭代的方式，将复杂的推理过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“锯齿形”内存模式显著降低了计算复杂度，使模型能够处理理论上无限长度的推理链，同时保持推理的准确性和效率。

二、技术原理

（一）迭代式推理与阶段性总结

InftyThink的核心思想是将传统的单一连续推理过程拆分为多个短推理片段，并在每个片段后生成一段精炼的总结。这些总结作为下一阶段推理的上下文输入，模拟了人类逐步归纳总结的认知过程。通过这种方式，模型能够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。

（二）固定的计算开销与上下文窗口

InftyThink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。这种模式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。

（三）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，而是通过重构训练数据为多轮推理格式来实现其范式。它能够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。

（四）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。

三、主要功能

（一）突破上下文窗口限制

InftyThink通过迭代推理和中间总结，能够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。

（二）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。

（三）提升推理性能

在一些复杂的推理任务中，InftyThink能够更好地处理长序列信息，提升推理的准确性和生成吞吐量。

四、性能表现

（一）实验结果

InftyThink在多个模型架构上的实验结果表明，其在保持推理深度的同时，显著降低了计算复杂度。例如，Qwen2.5-Math-7B在MATH500、AIME24和GPQA_diamond基准测试中分别实现了3%、13%和10%的性能提升。此外，InftyThink还通过迭代推理的方式，使短上下文模型具备了长上下文推理能力，进一步拓展了模型的应用范围。

（二）推理迭代轮次性能

InftyThink的迭代推理机制使其能够在多次迭代中逐步提升推理性能。实验表明，随着迭代轮次的增加，模型的推理准确率不断提高，最终在多次迭代后达到较高的准确率水平。这种逐步提升的推理能力，使得InftyThink在处理复杂推理任务时更具优势。

（三）不同上下文窗口大小的影响

InftyThink通过调整上下文窗口大小参数η，可以在推理深度和计算效率之间进行灵活权衡。实验结果表明，较大的η值可以使模型在每次迭代中处理更多的内容，从而减少迭代次数；而较小的η值则可以提高推理效率，但可能需要更多的迭代次数来达到相同的推理深度。通过合理选择η值，InftyThink能够在不同的任务需求下实现最优的推理性能。

五、应用场景

（一）数学问题求解

InftyThink能够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，适用于数学竞赛、数学建模等领域。

（二）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，适用于法律推理、科学实验设计等场景。

（三）代码生成

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，适用于软件开发、自动化编程等领域。

（四）智能辅导

在智能辅导系统中，InftyThink能够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，适用于在线教育、个性化学习等场景。

（五）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，适用于生物医学研究、新药开发等领域。

六、快速使用

（一）环境准备

在开始使用InftyThink之前，需要确保已安装Python环境，并具备基础的深度学习框架支持。此外，还需要安装项目所需的依赖库，如transformers、torch等。

（二）数据预处理

InftyThink提供了一套完整的数据预处理流程，用于将现有的长文本推理数据集转换为迭代格式。具体步骤如下：

1. 思考过程分割：运行`segmentation.py`脚本，将原始推理过程分割为多个片段。例如：

cd data_preprocesspython3 segmentation.py --dataset_name open-r1/OpenR1-Math-220k \--tokenizer Qwen/Qwen2.5-Math-7B \--eta 4096

2. 生成总结并形成InftyThink风格数据：运行`generate_data.py`脚本，为每个推理片段生成总结，并将其与原始片段组合，形成InftyThink风格的训练数据。例如：

cd data_preprocesspython3 generate_data.py --model meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct

（三）模型训练

使用InftyThink风格的数据对模型进行训练。可以基于现有的预训练模型进行微调，以实现更好的推理性能。训练时，需要指定训练数据路径、模型架构等参数。

（四）推理实践

完成训练后，可以使用InftyThink风格的模型进行推理。InftyThink提供了一个推理示例脚本，方便用户快速上手。例如：

cd inferencepython3 infer_single.py

运行该脚本后，模型将根据输入问题逐步进行迭代推理，并生成最终的推理结果。

七、结语

InftyThink作为一种创新的无限深度推理范式，为大语言模型在长推理任务中的应用提供了新的思路和方法。它通过分段迭代推理和中间总结的方式，突破了传统模型的上下文窗口限制，显著降低了计算成本，同时提升了推理性能。InftyThink在数学问题求解、逻辑推理、代码生成等多个领域展现出广阔的应用前景。未来，随着技术的不断发展和完善，InftyThink有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。

八、项目资料

官方网站：https://zju-real.github.io/InftyThink/

开源仓库：https://github.com/ZJU-REAL/InftyThink

技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.06692

（文：小兵的AI视界）