元信息

  • 类型：arxiv
  • 标识：2503.06692
  • 链接：https://arxiv.org/abs/2503.06692
  • 主题：agent, engineering, evaluation, llm-infra, risk
  • 主分类：llm-infra
  • 形态：method
  • 被引：42
  • 被引来源：Semantic Scholar
  • S2被引：42
  • 影响力被引：2
  • TLDR：This work challenges the assumed trade-off between reasoning depth and computational efficiency, providing a more scalable approach to complex reasoning without architectural modifications.
  • TLDR中文：本文挑战了"推理深度与计算效率之间存在权衡"的固有假设，在无需修改架构的前提下提供了更具可扩展性的复杂推理方案。
  • 待LLM分类：否
  • 成熟度：research
  • 场景：推理效率、LLM
  • 来源文件：
  • /inbox/flyp/2026-06-15-InftyThink-iterative-reasoning.md
  • [S2 enrich]

可复用信息

    • 标题：InftyThink: Breaking the Length Limits of Long-Context Reasoning in Large Language Models
    • 作者：Yuchen Yan, Yongliang Shen, Yang Liu, Jin Jiang, Mengdi Zhang, Jian Shao, Yueting Zhuang
    • 机构：浙江大学、美团、北京大学
    • 来源：arXiv:2503.06692 | ICLR 2026 (已发表)
    • 发布：2025-03-09 初稿 → 2026-02-25 v5 终稿
    • 链接：
    • arXiv: https://arxiv.org/abs/2503.06692

写作用途

  • 可用于 Agent 架构、记忆、工具调用或多智能体研究背景。
  • 可用于系统实现、实验平台或工程约束说明。
  • 可用于局限性、风险、失效模式和未来工作。

待补齐

  • BibTeX / 正式引用格式
  • 方法与实验设置细节
  • 与现有工作的差异点
  • 是否有代码和数据集