InftyThink

InftyThink是一种创新的大模型推理范式，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，从而实现分块式思考。这种“锯齿形”内存管理模式，即周期性地丢弃旧细节并保留新总结，显著降低了计算复杂度，使得模型能够处理理论上无限长度的推理链。 InftyThink的核心技术包括迭代式推理与阶段性总结，固定计算开销与上下文窗口管理，以及与原始架构的解耦特性。它通过重构训练数据为多轮推理格式，实现了与现有预训练模型、微调和强化学习流程的无缝结合，具备强大的工程可落地性。此外，InftyThink还开发了一种数据重构技术，将长文本推理数据集转换为迭代格式，便于模型训练。 InftyThink的主要优势在于突破了传统大模型上下文窗口的限制，降低了计算成本，并提升了推理性能。在数学问题求解、逻辑推理、代码生成、智能辅导以及药物研发等应用场景中，InftyThink展现了卓越的能力。