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原创 【LLM reasoning】HiAR-ICL：基于蒙特卡洛树搜索的全新上下文学习推理范式

HHiAR-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。