思维链可无限延伸了，MIT等打破大模型上下文天花板

MIT等机构最新研究成功突破了大模型推理能力的物理限制瓶颈。

研究团队提出的新架构Thread Inference Model（TIM）配合专用推理引擎TIMRUN，在理论上实现了推理长度的无限延伸能力。

该架构通过将推理过程建模为树状递归子任务结构，并动态修剪冗余分支的方式，在有限输出窗口内实现了长程推理能力。

当前所有顶尖大模型均面临上下文窗口限制这一技术瓶颈：当需要处理多步骤工具调用或复杂任务时，传统解决方案要么通过拆分模型接力处理导致信息损耗，要么采用历史信息压缩牺牲数据完整性。

TIM团队发现人类推理过程具有类似编程的递归特性——例如编写代码时仅关注当前光标区域、已完成函数接口及待办事项列表，并非记忆所有细节。

TIM架构的核心创新在于构建了四组件任务单元构成的子任务树：每个节点代表独立子任务单元（包含任务描述、参数、状态及依赖关系）。

模型会自动将复杂问题分解为可执行的叶节点任务，并通过剪枝机制在子任务完成后仅保留结论性成果。

实验显示该机制使KV缓存使用减少50%以上，在AIME 2024数学竞赛中达到64.1%的剪枝效率。

为解决部署难题，TIMRUN引擎实现了动态内存管理和位置编码重用技术：当子任务被剪除时不仅释放GPU内存页，还重新分配位置编码资源供后续token使用。

其工具调用机制直接在运行时内部执行参数提取与响应注入，在BrowseComp基准测试中成功率达7.8%，显著超越GPT-4o的1.9%基准。

在MATH500数学推理测试中,TIM-8b模型取得69%准确率；

Datacommons QA基准测试中以67.9%准确率媲美需4000+ token提示词的传统方法；

而吞吐量表现方面,TIMRUN在批量处理30次工具调用时仍保持稳定性能,相较基线系统提升20%效率。

这项突破性架构使智能体能够突破窗口限制进行连续推理,其论文详细阐述了技术实现路径（https://arxiv.org/abs/2507.16784）。