StreamingThinker: Large Language Models Can Think While Reading

论文核心总结与翻译

主要内容

文章针对大语言模型（LLMs）传统批量推理范式的 latency 高、早期信息注意力稀释等问题，受人类“边读边想”认知模式启发，提出流式推理范式（streaming thinking paradigm）。该范式让模型在接收输入的同时逐步展开推理，完整接收输入后可调整推理深度，并用 StreamingThinker 框架实现这一范式——整合流式思维链（CoT）生成、流式约束训练和并行推理三大核心模块。在数学推理、逻辑推理、上下文问答等任务上的实验表明，StreamingThinker 能保持与批量推理相当的性能，同时推理启动前的令牌等待减少 80%，最终答案的时间延迟降低超 60%。

创新点

1. 首次提出流式推理范式，模拟人类认知过程，让 LLMs 在动态场景中实现及时、连续的推理。
2. 设计流式 CoT 生成流水线，通过边界令牌插入、教师模型重构、质量评估等机制，确保推理与输入顺序对齐。
3. 提出适配流式范式的训练与推理框架：训练阶段用流式注意力掩码和独立位置编码保证顺序一致性；推理阶段用并行 KV 缓存解耦输入编码与推理生成，实现真正的“边读边想”。
4. 支持可控推理深度（直接回答、全局整合、全局整合+自反思），可根据任务复杂度灵活调整，平衡 latency 与性能。

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翻译部分

Abstract（摘要）

大语言模型（LLMs