Loading...
🌳
思维树(ToT)
通过分支和回溯探索多条推理路径
复杂度: high推理技术
In 30 seconds
- What
- 并行探索多条推理分支，评估每条路径，回溯到有希望的节点，并选出最佳方案。
- When to use
- 存在多种可行路径的复杂决策、需要权衡分析的战略规划，或早期选择会限制后续选项的问题。
- Watch out
- token 成本与延迟呈指数级快速增长；大多数分支把算力浪费在最终不会被选中的路径上。
Loading technique guide…
通过分支和回溯探索多条推理路径
Loading technique guide…
模式： 通过带评估与剪枝的分支树结构探索多条推理路径
原因： 支持回溯、前瞻和备选方案探索，以解决复杂问题
关键洞察： 生成 K 个候选 → 评估 → 剪掉弱路径 → 扩展有潜力的路径 → 重复直到得解
通过这些精选资源加深理解
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models (Yao et al., 2023)
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models (Wei et al., 2022)
When Tree of Thoughts Succeeds: Larger Models Excel in Generation (Chen et al., 2024)
Large Language Model Guided Tree-of-Thought (Hulbert, 2023)