CoAT: 基于蒙特卡洛树搜索和关联记忆的大模型推理能力优化框架

研究者提出了一种新的关联思维链(Chain-of-Associated-Thoughts, CoAT)方法，该方法通过整合蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS)和关联记忆机制来提升大语言模型(LLMs)的推理能力。区别于传统的单步推理方法，CoAT致力于增强LLM的结构化推理能力和自适应优化能力，实现动态知识整合。

 

https://avoid.overfit.cn/post/0d23ff8315444a3ebe555401fb271863