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本文 约2700字 ，建议阅读 9分钟 HiAR-ICL 通过其高级自动推理范式和 MCTS 的应用，在推理性能和计算效率上都取得了显著的成果。 结论写在前面（太长不看版） HiAR-ICL 通过引入高级推理模式到上下文学习（In-context Learning, ICL）中，扩展了“上下文”概念，使大语言模型（LLMs）具备了真正的推理能力，而不仅仅是模仿示例。 借助蒙特卡洛树搜索（MCTS），HiAR-ICL 大幅拓展了推理空间，捕获了丰富的思维模式，进而确保了推理的广泛性与深度。该方法也可以看作是将思维模式作为先验信息融入到 MCTS 中，形成高效的树形搜索。 相比于传统方法，HiAR-ICL 不仅在复杂推理任务中表现优异，还有效减少了计算复杂度，为未来 ICL 领域及复杂推理任务的研究提供新的思路。 论文标题： HiAR-ICL: High-level Automated Reasoning Paradigm in In-Context Learning via MCTS 论文链接： http
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