浙大IInftyThink（无限深度推理引擎）原理解析及应用场景

InftyThink（无限深度推理引擎）是由浙江大学与北京大学联合研发的大模型推理范式创新，通过“分段思考+中间总结”机制突破传统模型的上下文与计算瓶颈。以下从技术原理、核心优势到应用场景进行系统分析：

---

⚙️ 一、技术原理：分步迭代与动态内存管理

1. 分段推理与中间总结（迭代式推理）

• 流程拆解：将长推理任务（如数学证明）分解为多个短片段（默认≤4K tokens），每段生成有限长度的推理内容和精炼总结。
• 信息传递：上一段的总结作为下一段的输入上下文，模拟人类“逐步归纳”的认知过程，保障长链条推理的连贯性。
• 示例：

  数学证明任务 → 分段1：推导引理A → 总结A’ → 分段2：基于A’证明定理B → 总结B’ → … → 最终结论。

2. 锯齿式内存管理

• 动态清空机制：每轮短推理后丢弃原始细节，仅保留总结，将内存占用控制在固定窗口内（如4K tokensÿ