FOT团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型越来越大，通用能力越来越强，但一遇到数学、科学、 逻辑这类复杂问题，还是常"翻车"。 为破解这一痛点， 华为诺亚方舟实验室 提出全新高阶推理框架 —— 思维森林（Forest-of-Thought，FoT） 。 该方法借鉴人类"多角度思考、反复验证"的认知方式， 打破传统LLM的线性推理范式，通过构建多棵并行推理树， 引入动态自我修正机制与 多视角共识决策策略。 论文将在7月份召开的ICML 2025大会上发表和开源。 在此基础上，FoT在多个数学推理任务中表现突出， 进一步展现了FoT相较于ToT（Tree-of- Thought）更优的推理能力。 具体而言，在GSM8K数据集上，结合FoT的QwQ- 32B模型准确率高达97.33%，超过了GPT- 4o和rStar-Math等先进模型；在更具挑战性的 AIME 2024测试中，更是将准确率提升至53.33%， 较对比方法rStar-Math高出6.66%。 | Table 5. The following summarizes the performance of FoT and | | | | ...