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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]。
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DDAR有一套固定的推理规则,然后它会按照这些规则,一步步地推导出新的事实,把新事实加到集合里,直到没法再推出新的东西为止。
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