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CoAT: Chain-of-Associated-Thoughts Framework for Enhancing Reasoning in Large Language Models

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了关联思维链（CoAT）框架，旨在增强大型语言模型（LLM）的推理能力。通过结合蒙特卡洛树搜索算法与动态关联记忆机制，CoAT显著提升了推理的准确性、一致性和多样性，并具备实时更新知识库的潜力。

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标签

framework models 关联思维链 动态关联记忆 大型语言模型 推理能力 蒙特卡洛树搜索
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