Framework of Thoughts 通过动态优化增强 LLM 推理能力

研究人员推出 Framework of Thoughts (FoT)，这是一个新的基础框架，旨在增强大型语言模型 (LLM) 的动态和优化推理能力。现有的思维链 (Chain of Thought)、思维树 (Tree of Thoughts) 和思维图 (Graph of Thoughts) 等提示方案通常需要静态的、针对特定问题的结构，并且可能效率低下。FoT 旨在通过整合超参数调整、提示优化、并行执行和智能缓存等功能来解决这些问题。该框架通过实现和优化 Tree of Thoughts、Graph of Thoughts 和 ProbTree 等流行方案得到了验证，在执行速度、成本降低和任务性能方面均有显著提升。 AI

影响 该框架有望实现更高效、更具适应性的 LLM 推理，从而提高复杂任务的性能。

排序理由 这是一篇描述 LLM 推理新框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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