思维森林（FoT）框架通过整合多个推理树，增强大模型的高阶推理能力，解决复杂逻辑问题。FoT采用稀疏激活和动态自校正策略，提高效率和准确性，广泛应用于金融、医疗和法律等领域，推动大模型智能化发展。
该研究提出了“思维森林”框架，以解决大语言模型在复杂推理中的局限性。通过集成多个推理树和采用稀疏激活及动态自我纠正机制，FoT显著提升了模型的推理精度和效率。
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