思维之树（Tree of Thoughts, ToT）方法通过将线性的“思维链”（Chain of Thought）过程转变为类似搜索的探索方式，从而增强了大语言模型的推理能力。ToT 从每个部分解决方案中生成多个潜在的下一步，使模型能够分支并探索各种推理路径。然后，由大语言模型本身对这些分支进行评分，以评估其前景，并且只保留得分最高的分支，以防止计算量爆炸。这种方法使得在主要路径导致死胡同时能够回溯到替代路径，因此对于拼图、规划和带测试的代码生成等复杂问题特别有效。 AI
影响 通过实现探索和回溯，增强了大语言模型解决复杂问题的能力。
排序理由 该条目描述了一种改进大语言模型推理能力的新研究方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →