InftyThink：基于分段推理与总结机制的大模型无限深度推理框架

InftyThink是什么

InftyThink是由浙江大学REAL实验室与北京大学联合研发的创新性大模型推理框架，其核心突破在于通过分段推理与总结机制，解决了传统大模型在长上下文推理中面临的"内存溢出"问题。该项目从人类"分段思考+归纳总结"的认知方式中汲取灵感，将单一连续推理拆解为多个短片段，并在片段间引入精炼总结作为上下文衔接，从而实现了理论上无限制的推理深度，同时保持较高的生成吞吐量。

不同于需要修改模型架构的传统方法，InftyThink通过重构训练数据格式实现其范式，可与现有预训练模型、微调和强化学习流程无缝结合，展现出优异的工程落地性。实验证明，采用InftyThink训练的Qwen2.5-Math-7B模型在AIME24数学推理基准上性能提升达13%，生成吞吐量从2.36K Token/s提升至2.67K Token/s，为小模型高效能推理应用提供了全新解决方案。

功能特色

InftyThink在推理范式上实现了三大突破性创新：

1. 无限深度推理能力

传统大模型面临指数级增长的计算成本和上下文长度限制两大瓶颈。InftyThink通过"锯齿式内存管理"机制，在每轮短推理后清空前轮上下文仅保留总结，使最大推理深度仅受总结质量限制。典型案例显示：

• 数学证明：将复杂证明分解为多个引理推导，每步保留关键结论

• 逻辑推理：链式推理中自动过滤冗余前提，聚焦核心逻辑链

• 知识问答：多跳问题时动态维护证据链，避免信息过载

2. 计算效率优化

InftyThink实现了推理深度与计算成本的解耦，通过三项关键技术提升效率：

• 动态上下文窗口：默认4K Tokens的片段限制，避免O(n²)注意力计算

• 总结压缩技术：使用Llama3-70B-Instruct生成密度达80%的摘要

• 并行化调度：不同推理片段可分布式处理，吞吐量提升13%

3. 架构无关的通用性

项目最大特色是不依赖特定模型架构，通过数据重构实现能力迁移：

• 训练样本重构：将长推理数据按语义边界分割，并插入中间总结

• 多模型验证：在Qwen2.5(1.5B-32B)和Llama-3.1-8B上均表现稳定

• 流程兼容性：支持与RLHF等现有训练范式联合使用

技术细节

1. 核心架构设计

推理范式流程

# 伪代码示例
def inftythink_inference(question):
    context = None
    while not is_final_answer():
        segment = generate_segment(question, context)  # 短推理生成
        if need_continuation(segment):
            context = generate_summary(segment, context)  # 总结生成
        else:
            return segment  # 最终答案

• 分段控制：基于语义完整性和长度阈值(默认4K Tokens)自动划分

• 总结生成：聚合历史推理片段的关键信息，密度比达1:8

• 终止判断：当生成内容包含明确结论标记时自动停止

训练数据重构

• 原始数据：传统单轮长推理样本（如数学证明全过程）

• 转换流程：

1. 语义分段：按句子/段落边界切分，保持连贯性

2. 总结标注：用强基座模型生成中间总结（Llama3-70B）

3. 样本重组：构建（问题+前序总结 → 当前推理+新总结）的链式样本

2. 关键算法创新

动态记忆管理

• 注意力优化：仅对当前片段和最新总结计算交叉注意力

• 缓存策略：总结向量压缩存储，内存占用降低60%

• 梯度截断：限制历史信息反向传播深度，避免梯度爆炸

总结生成技术

• 两阶段生成：先提取关键事实，再重组为连贯摘要

• 密度控制：通过KL散度约束避免信息丢失或冗余

• 一致性校验：确保新总结与历史信息逻辑自洽

3. 训练与优化

课程学习策略

• 难度渐进：从单段推理逐步过渡到多段复杂推理

• 混合训练：每阶段包含80%分段数据+20%传统数据

• 平衡采样：确保数学证明、逻辑推理等任务均衡覆盖

评估指标

应用场景

InftyThink的突破性设计在多个领域展现巨大潜力：

1. 复杂数学推理

• 竞赛数学：在AIME24等数学竞赛题中实现多步定理证明

• 公式推导：处理包含10+变换步骤的复杂公式化简

• 数学教育：分步生成解题过程，适配不同学习阶段

2. 科学问题求解

• 物理建模：推导多变量微分方程组的近似解

• 化学分析：追踪多步化学反应的能量变化路径

• 生物推理：模拟蛋白质折叠的渐进式过程

3. 逻辑密集型任务

• 法律论证：构建包含判例引用的多层次法律意见

• 商业分析：推演包含10+影响因子的市场预测

• 哲学思辨：维护长链条的概念推演过程

4. 代码生成与理解

• 算法设计：分模块实现复杂算法（如分布式共识）

• 代码审查：逐层分析嵌套调用链的性能瓶颈

• 系统调试：追溯分布式系统中的多跳故障源

相关链接

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2503.06692

• 代码仓库：https://github.com/ZJU-REAL/InftyThink

• 项目主页：https://zju-real.github.io/InftyThink/

总结

InftyThink是浙江大学与北京大学联合研发的革命性推理框架，通过分段推理与总结机制实现了理论上的无限深度推理能力，在Qwen2.5-Math-7B上取得13%的性能提升和13%的吞吐量增长，其架构无关的设计使其能无缝适配各类基座模型，已成功应用于数学证明、科学分析、法律论证等复杂推理场景，为突破大模型的长上下文瓶颈提供了切实可行的技术路径。