本文探讨了通过树搜索框架提升大型语言模型（LLMs）推理能力的方法。提出的BoT和ToT框架显著提高了模型在复杂问题解决中的表现，尤其在数学、益智游戏和数独等任务上。此外，引入的后处理方法RR和概率思维树推理进一步改善了模型在常识推理和复杂问答中的性能。