ThinkReset：构建可学习中间接口以支持有限上下文长程推理

长链思维推理在解决复杂问题时提高了性能，但同时也引入了冗余累积、上下文溢出和错误锚定等问题。我们提出，受限上下文窗口下，核心瓶颈不是轨迹压缩或测试时间控制，而是缺乏一个可以替换丢弃历史并支持继续解决的可复用中间接口。我们进一步识别了结果奖励驱动的长链强化学习中的关键失败模式：当模型在窗口即将耗尽时仍未解决任务，最终答案奖励鼓励提前猜测而非继续谨慎推理。我们提出ThinkReset，这是一种基于此观点的文本空间实例化。ThinkReset通过接口写回和重置直接构建可复用中间接口，并直接优化重置后的继续成功率。在多个长序列推理基准上，这一视角在固定上下文窗口下持续提高成功率。