BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-06T00:00:00Z 宽度还是深度？通过自适应分支树搜索扩展大语言模型推理时间计算 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种自适应分支蒙特卡洛树搜索（AB-MCTS）框架，旨在解决推理时间计算中外部反馈信号利用不足的问题。该框架通过动态调整拓宽或深入响应，提升了大语言模型的推理能力，实验结果表明其在复杂任务中优于传统方法。 🏷️ 标签 外部反馈 大语言模型 推理能力 自适应分支 蒙特卡洛树搜索 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
