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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
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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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。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应分支蒙特卡洛树搜索（AB-MCTS）框架。
- 该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。
- AB-MCTS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，AB-MCTS在复杂任务中优于传统的重复采样和标准蒙特卡洛树搜索。
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