解读 LLM 四大核心推理策略：思维链到思维树
goyalshaliniuk · x · 2026-08-15
文章解释了大语言模型（LLM）背后的四种主要推理策略：
- 逐步思维: 通过 Chain of Thought (CoT) 或 Zero-Shot CoT 引导模型线性解决问题，将复杂任务分解为推理步骤。
- 自一致性: 模型并行探索多条推理路径，并选择最一致的结果，而非局限于单一固定路径。
- 模块化思维: 如 ReWOO 和 HuggingGPT，允许模型多次调用自身或其他工具，跨系统链接推理以提高准确性。
- 基于树的思维: 如 Tree of Thoughts (ToT)、LMZSP 和 RAP，将推理扩展为决策树格式，探索多种可能性并选择最佳路径。
这些策略代表了从线性逻辑到动态多路径探索的不同“教学”方式。
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