Think Anywhere in Code Generation

📄 arXiv: 2603.29957v1 📥 PDF

作者: Xue Jiang, Tianyu Zhang, Ge Li, Mengyang Liu, Taozhi Chen, Zhenhua Xu, Binhua Li, Wenpin Jiao, Zhi Jin, Yongbin Li, Yihong Dong

分类: cs.SE, cs.LG

发布日期: 2026-03-31

💡 一句话要点

提出Think-Anywhere，解决代码生成中LLM推理时机不灵活问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 大型语言模型 推理机制 强化学习 自适应推理 按需推理 Think-Anywhere

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法依赖预先推理，无法应对代码实现过程中逐步显现的复杂性。
  2. Think-Anywhere 允许LLM在代码生成的任意token位置按需进行推理，更灵活。
  3. 实验表明，Think-Anywhere 在多个基准测试中达到SOTA，并具有良好的泛化性。

📝 摘要（中文）

现有大型语言模型（LLM）的推理方法主要依赖于预先思考，即在生成最终答案之前进行推理。然而，这种方法在代码生成中存在局限性，因为问题的完整复杂性只有在代码实现过程中才会显现。此外，它无法在代码生成过程中自适应地分配推理工作，因为不同部分的难度差异很大。本文提出Think-Anywhere，一种新颖的推理机制，使LLM能够在代码生成过程中的任何token位置按需调用推理。我们首先通过冷启动训练教导LLM模仿推理模式，然后利用基于结果的强化学习奖励来驱动模型自主探索何时何地调用推理。在四个主流代码生成基准测试（即LeetCode、LiveCodeBench、HumanEval和MBPP）上的大量实验表明，Think-Anywhere在现有推理方法和最新的后训练方法上都实现了最先进的性能，同时展示了跨不同LLM的一致泛化能力。我们的分析进一步表明，Think-Anywhere使模型能够在高熵位置自适应地调用推理，从而增强了可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决代码生成任务中，大型语言模型（LLM）进行推理的时机选择问题。现有方法通常采用预先推理（upfront thinking），即在生成代码之前进行推理。这种方式的痛点在于，代码生成的复杂性往往在实现过程中逐步显现，预先推理无法充分考虑到这些动态变化，导致推理不足或无效。此外，不同代码段的难度不同，预先推理无法自适应地分配推理资源。

核心思路：Think-Anywhere的核心思路是赋予LLM在代码生成的任何token位置按需进行推理的能力。模型不再局限于预先推理，而是可以根据当前代码生成的状态和遇到的问题，动态地决定是否需要进行推理。这种“随时随地”的推理方式能够更好地适应代码生成的复杂性和动态性，提高代码生成的质量。

技术框架：Think-Anywhere的技术框架主要包含两个阶段：模仿学习和强化学习。首先，通过冷启动训练，让LLM学习模仿人类的推理模式，掌握何时进行推理。然后，利用基于结果的强化学习，根据生成的代码是否正确来给予奖励，驱动模型自主探索最佳的推理时机和位置。整个过程可以看作是一个智能体在代码生成环境中进行探索和学习的过程。

关键创新：Think-Anywhere最重要的创新点在于其推理机制的灵活性和自适应性。与传统的预先推理方法不同，Think-Anywhere允许LLM在代码生成的任何阶段进行推理，并且可以根据当前的状态动态地调整推理的频率和强度。这种机制使得LLM能够更好地应对代码生成的复杂性和不确定性。

关键设计：在模仿学习阶段，论文设计了一种特殊的训练数据，其中包含了人类在代码生成过程中进行推理的示例。在强化学习阶段，论文采用了基于结果的奖励函数，即只有当生成的代码能够通过测试用例时，才会给予正向奖励。此外，论文还设计了一种特殊的策略网络，用于预测何时进行推理。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Think-Anywhere在四个主流代码生成基准测试（LeetCode、LiveCodeBench、HumanEval和MBPP）上取得了SOTA性能。例如，在HumanEval数据集上，Think-Anywhere的Pass@1指标超过了现有最佳方法，并且在不同LLM上都表现出了一致的性能提升，验证了其泛化能力。

🎯 应用场景

Think-Anywhere具有广泛的应用前景，可应用于各种代码生成场景，例如软件开发、自动化测试、AI编程助手等。通过提高代码生成的质量和效率，可以降低软件开发的成本，加速软件的迭代速度。此外，该方法还可以应用于其他需要推理的任务，例如文本生成、对话系统等，具有重要的研究价值和实际意义。

📄 摘要（原文）

Recent advances in reasoning Large Language Models (LLMs) have primarily relied on upfront thinking, where reasoning occurs before final answer. However, this approach suffers from critical limitations in code generation, where upfront thinking is often insufficient as problems' full complexity only reveals itself during code implementation. Moreover, it cannot adaptively allocate reasoning effort throughout the code generation process where difficulty varies significantly. In this paper, we propose Think-Anywhere, a novel reasoning mechanism that enables LLMs to invoke thinking on-demand at any token position during code generation. We achieve Think-Anywhere by first teaching LLMs to imitate the reasoning patterns through cold-start training, then leveraging outcome-based RL rewards to drive the model's autonomous exploration of when and where to invoke reasoning. Extensive experiments on four mainstream code generation benchmarks (i.e., LeetCode, LiveCodeBench, HumanEval, and MBPP) show that Think-Anywhere achieves state-of-the-art performance over both existing reasoning methods and recent post-training approaches, while demonstrating consistent generalization across diverse LLMs. Our analysis further reveals that Think-Anywhere enables the model to adaptively invoke reasoning at high-entropy positions, providing enhanced interpretability.