Think in Blocks: Adaptive Reasoning from Direct Response to Deep Reasoning

📄 arXiv: 2508.15507v1 📥 PDF

作者: Yekun Zhu, Guang Chen, Chengjun Mao

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-21

💡 一句话要点

提出Think in Blocks框架，通过自适应推理块调整LLM的推理深度，提升效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 思维链 自适应推理 推理块 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM思维链方法在复杂推理中存在过度思考问题，导致计算资源浪费和响应延迟。
  2. Think in Blocks框架将推理过程分解为可调块，模型自适应预测推理块数，动态调整推理深度。
  3. 通过三阶段训练，模型能根据问题难度调整推理深度，并在推理时灵活控制思维链长度。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）结合思维链在越来越多的任务上表现出强大的性能，尤其是在涉及复杂逻辑推理的任务中。然而，过长的链可能导致过度思考，造成计算浪费和响应速度降低。这引出了一个问题：LLM能否根据任务的复杂性动态调整其推理过程的长度？为了解决这个问题，我们提出了Think in Blocks框架，该框架通过将推理过程划分为可调整数量的块，从而实现从零到深度推理的自适应推理。我们的主要贡献是：（1）建立了一个显式的块结构范例，其中模型首先预测一个整数推理预算（块的数量），然后相应地划分其推理过程；（2）通过一个三阶段的流程（监督式微调、奖励引导的直接偏好优化和强化学习）训练一个自适应模型，该模型根据问题的难度调整其推理深度；（3）利用显式的块计数在推理时动态控制推理深度，从而在部署期间灵活调整思维链的长度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中使用思维链时可能出现的过度思考问题。现有的思维链方法通常采用固定长度的推理链，这可能导致对于简单问题进行不必要的深入推理，从而浪费计算资源并降低响应速度。因此，如何使LLM能够根据任务的复杂性自适应地调整推理深度是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将推理过程分解为多个可独立执行的“块”（Blocks），并让模型预测需要多少个块才能完成任务。通过这种方式，模型可以根据任务的难度动态地调整推理深度，避免过度思考或思考不足。这种自适应推理的方法旨在提高LLM的效率和准确性。

技术框架：Think in Blocks框架包含以下主要步骤：首先，模型预测一个整数，代表推理预算，即需要执行的块的数量。然后，模型将推理过程划分为相应数量的块，并逐个执行这些块。模型的训练分为三个阶段：1) 监督式微调（SFT）：使用标注数据训练模型预测推理块的数量和执行推理；2) 奖励引导的直接偏好优化（DPO）：使用奖励模型引导模型学习更有效的推理策略；3) 强化学习（RL）：进一步优化模型的推理策略，使其能够更好地适应不同的任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个显式的块结构范例，允许模型直接控制推理的深度。与传统的思维链方法相比，Think in Blocks框架不是简单地生成一个固定长度的推理链，而是让模型预测推理所需的步骤数，并根据这个预测动态地调整推理过程。这种自适应推理的方法能够更有效地利用计算资源，并提高模型的性能。

关键设计：在训练过程中，论文使用了三种不同的训练方法（SFT、DPO和RL）来优化模型的推理策略。SFT用于初始化模型，DPO用于学习更有效的推理策略，RL用于进一步优化模型的性能。奖励函数的设计至关重要，它需要能够准确地评估模型的推理质量和效率。此外，论文还探索了不同的块大小和推理块数量对模型性能的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了Think in Blocks框架，通过自适应推理块调整LLM的推理深度。实验结果表明，该方法能够在保持或提高模型性能的同时，显著减少计算资源的使用。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理的场景，例如问答系统、代码生成、数学问题求解等。通过自适应地调整推理深度，可以提高LLM在这些场景中的效率和准确性，降低计算成本，并提升用户体验。未来，该方法有望推广到更多领域，例如机器人控制和决策制定。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) with chains-of-thought have demonstrated strong performance on an increasing range of tasks, particularly those involving complex logical reasoning. However, excessively long chains can lead to overthinking, causing computational waste and slower responses. This raises a question: can LLMs dynamically adjust the length of their reasoning processes based on task complexity? To address this, we propose the Think in Blocks framework, which enables adaptive reasoning-from zero to deep reasoning-by partitioning the reasoning process into a tunable number of blocks. Our main contributions are: (1) Establishing an explicit block-structured paradigm in which the model first predicts an integer reasoning budget-the number of blocks-and then partitions its reasoning accordingly; (2) Training an adaptive model through a three-stage pipeline-Supervised Fine-Tuning, reward-guided Direct Preference Optimization, and Reinforcement Learning-that adjusts its reasoning depth to problem difficulty; (3) Exploiting the explicit block count to dynamically control reasoning depth at inference time, allowing flexible adjustment of chain-of-thought length during deployment.