本文提出了一种新颖的推理方法——选项流（FoO），旨在解决大型语言模型的内在偏差问题。FoO能够系统性地探讨多种推理可能性，理论验证显示其在机器学习任务中提升了38.2%-69.2%，具有广泛的适用性和成本效益。
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