在人工智能领域，特别是大型语言模型（LLMs）的推理增强中，"思维模板"是一个关键概念。思维模板（thought-template）是一种高级的指导方针或策略，用于解决各种复杂问题。这些模板是从不同任务的解决过程中提炼出来的，具有信息丰富和通用性特点，可以在多个任务之间共享和应用。
元缓冲区（Meta-Buffer）是存储这些思维模板的轻量级库。它通过动态更新和管理，能够根据新的任务需求和解决效果不断优化和扩展其容量。在面对新问题时，系统会从元缓冲区中检索相关的思维模板，并根据具体情况进行适应性实例化，从而进行高效的推理。
具体来说，思维模板可以分为多个类别，如文本理解、创意语言生成、常识推理、数学推理、代码编程和应用调度等。这种分类有助于在不同任务中快速找到最适合的解决方案。在实际应用中，例如在解决国际象棋一步将死问题或几何图形任务时，模型能够利用这些思维模板生成策略，提高推理的准确性、效率和鲁棒性。
此外，缓冲区管理器（buffer-manager）在这一过程中扮演重要角色。它负责总结每个问题解决过中的程关键思维，并将其蒸馏为新的思维模板，进而更新元缓冲区。这不仅确保了模板的持续优化，还避免了冗余，提高了系统的整体性能。
思维模板是通过从不同任务中提取和总结出的高层次思考方法，为大型语言模型提供了一种灵活且高效的推理框架，显著提升了模型在处理复杂问题时的表现
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