SyncThink: A Training-Free Strategy to Align Inference Termination with Reasoning Saturation

📄 arXiv: 2601.03649v1 📥 PDF

作者: Gengyang Li, Wang Cai, Yifeng Gao, Yunfang Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-07

备注: 14 pages, 8 figures

💡 一句话要点

SyncThink：一种免训练策略，使推理终止与推理饱和度对齐，降低CoT开销。

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

关键词: 思维链推理 推理加速 免训练方法 推理终止 信息瓶颈

📋 核心要点

  1. 思维链（CoT）推理计算成本高昂，冗余推理步骤导致效率低下。
  2. SyncThink通过监控模型推理转换信号，动态调整推理过程，实现推理终止与推理饱和度对齐。
  3. 实验表明，SyncThink在保证甚至提升准确率的同时，显著减少了token生成数量和推理延迟。

📝 摘要（中文）

思维链（CoT）提示可以提升推理能力，但通常会产生冗长且重复的推理过程，从而显著增加推理成本。我们提出了SyncThink，这是一种免训练、即插即用的解码方法，可以在不修改模型权重的情况下减少CoT的开销。我们发现，答案token对早期推理的关注较弱，而是专注于特殊的“/think”token，这表明存在信息瓶颈。基于这一观察，SyncThink监控模型自身的推理转换信号并终止推理。在GSM8K、MMLU、GPQA和BBH等数据集上，对三个DeepSeek-R1蒸馏模型进行的实验表明，SyncThink使用656个生成的token和28.68秒的延迟，实现了62.00%的平均Top-1准确率，而完整的CoT解码则需要2141个token和92.01秒才能达到61.22%的准确率。在GPQA等长程任务中，SyncThink通过防止过度思考，可以进一步产生高达+8.1的绝对精度提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在使用思维链（CoT）进行推理时，虽然能够提升推理能力，但往往会产生冗长且重复的推理过程，导致推理成本显著增加。现有的方法通常依赖于完整的CoT解码，这会消耗大量的计算资源和时间。因此，如何在保证推理准确率的前提下，减少CoT的开销是一个重要的挑战。

核心思路：SyncThink的核心思路是观察到答案token对早期推理的关注较弱，而更关注特殊的“/think”token，这表明模型在推理过程中存在信息瓶颈。因此，可以通过监控模型自身的推理转换信号，来判断推理是否已经达到饱和状态，并及时终止推理，从而避免不必要的计算开销。

技术框架：SyncThink的整体框架是一个即插即用的解码方法，不需要对模型进行额外的训练。它主要包含以下几个步骤：1) 在推理过程中，监控模型生成的token序列。2) 检测模型是否发出了推理转换信号（例如，生成了“/think”token）。3) 根据推理转换信号的强度，判断推理是否已经达到饱和状态。4) 如果推理已经饱和，则终止推理过程，并输出最终答案。

关键创新：SyncThink的关键创新在于它提出了一种免训练的方法，通过监控模型自身的推理转换信号来动态调整推理过程。与传统的CoT方法相比，SyncThink不需要预先设定推理步骤的数量，而是根据模型的实际推理情况来决定何时终止推理。这使得SyncThink能够更加灵活地适应不同的推理任务，并有效地减少推理开销。

关键设计：SyncThink的关键设计在于如何定义和检测推理转换信号。论文中使用了“/think”token作为推理转换信号的指示器，并通过监控模型对该token的注意力权重来判断推理的饱和程度。具体的参数设置和阈值选择可能需要根据不同的模型和任务进行调整。

📊 实验亮点

SyncThink在GSM8K、MMLU、GPQA和BBH等数据集上进行了实验，结果表明，SyncThink在保证甚至提升准确率的同时，显著减少了token生成数量和推理延迟。例如，在GPQA数据集上，SyncThink通过防止过度思考，可以进一步产生高达+8.1的绝对精度提升。与完整的CoT解码相比，SyncThink使用更少的token和更短的延迟，实现了更高的效率。

🎯 应用场景

SyncThink可应用于各种需要复杂推理的大语言模型应用场景，例如数学问题求解、知识问答、常识推理等。通过降低推理成本，可以提高模型的部署效率和用户体验，并促进大语言模型在资源受限环境下的应用。该方法还有助于减少能源消耗，符合绿色计算的趋势。

📄 摘要（原文）

Chain-of-Thought (CoT) prompting improves reasoning but often produces long and redundant traces that substantially increase inference cost. We present SyncThink, a training-free and plug-and-play decoding method that reduces CoT overhead without modifying model weights. We find that answer tokens attend weakly to early reasoning and instead focus on the special token "/think", indicating an information bottleneck. Building on this observation, SyncThink monitors the model's own reasoning-transition signal and terminates reasoning. Experiments on GSM8K, MMLU, GPQA, and BBH across three DeepSeek-R1 distilled models show that SyncThink achieves 62.00 percent average Top-1 accuracy using 656 generated tokens and 28.68 s latency, compared to 61.22 percent, 2141 tokens, and 92.01 s for full CoT decoding. On long-horizon tasks such as GPQA, SyncThink can further yield up to +8.1 absolute accuracy by preventing over-thinking.