思维树（Tree of Thoughts，简称ToT）是一种用于解决复杂问题的框架，它模仿人类的决策过程，通过构建一棵树状结构来系统地探索不同的思维路径。每个节点代表一个状态或决策点，边则表示从一个状态到另一个状态的转变。这种结构允许模型在遇到困难时回溯到父节点，并选择其他子节点继续推理。
思维树与传统的思维链（Chain of Thought，简称CoT）相比，具有更高的灵活性和效率。在思维链中，模型只能沿着一条路径进行推理，而思维树则可以在任意节点发散出多个探索路径，从而提高推理效率。此外，思维树通过评分机制评估当前节点得到最终答案的可能性，并进行优先级排序，这使得模型能够更有效地选择最优的推理路径。
思维树框架通常用于大型语言模型（LLM）中，以引导模型生成并评估中间步骤，并结合搜索算法进行系统探索。这种方法特别适用于需要多轮交互和一致性判断的复杂问题，因为它允许模型在不同路径之间进行选择和调整。
总之，思维树是一种结构化和系统化的方法，旨在通过模拟人类的思维过程来解决复杂问题，提高推理效率，并增强模型的输出质量
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