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CoMCTS 构建的推理树包含了正向和负向的推理节点,通过将负向的兄弟节点整合进有效的推理路径中,以构建包含从负向推理节点过度的反思性推理路径。具体来说,通过识别 UCB 差值最大的兄弟节点来构建反思路径,如图 2 和图 3 所示。


(2)与推理模型比较。使用 LLaVA-NeXT-8B 基准模型时,Mulberry 在 MathVista 上分别比 LLaVA-Reasoner 和 Insight-V 提高了 + 5.7% 和 + 6.5%,在 MMMU 上提高了 + 3.0% 和 + 1.0%。在相同基准 LLaMA-3.2-11B-Vision-Instruct 下,Mulberry 在 MathVista 上比 LLaVA-COT 提高了 + 6.3%。其优势来自 CoMCTS 的树搜索和灵活的推理步骤设计。


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