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本文主要关注外部慢思考。在面对复杂问题时，人类往往会花费额外的时间思考和完善推理的中间过程，以提高准确性。外部慢思考受这一认知过程的启发，通过增加推理步骤来提升大语言模型的推理质量 [8]。例如，BoN（Best-of-N）方法会生成多个答案，并通过多数投票或排序等策略选出最优解 [9]。此外，更前沿的框架 如思维链（CoT）[10]、思维树（ToT）[11] 以及借鉴 AlphaGo [12] 蒙特卡洛树搜索（MCTS） 的方法，能够在树状结构中探索解答空间，寻找更优的答案 [13-14]。