利用思维缓冲（Buffer of Thoughts（BoT））提升人工智能输出质量

随着大型语言模型（LLMs）的迅速发展，如何提高其推理准确性、效率和鲁棒性成为了研究的核心问题。一种名为“Buffer of Thoughts”（BoT）的推理框架应运而生，它通过引入一个轻量级的元缓冲区（meta-buffer），存储并复用一系列从问题解决过程中提炼出的高级思维模板（thought-templates），显著提升了LLMs在各种任务上的表现。本文将深入探讨BoT框架的构成、工作原理、实验验证等，以期为AI输出的优化提供新的思路。

一、Buffer of Thoughts（BoT）框架概述

BoT框架的核心在于其设计的元缓冲区和一系列高级思维模板。以下是对BoT框架各组成部分的详细阐述：

1.1 元缓冲区（Meta-Buffer）

元缓冲器是 BoT 的核心创新之一，它存储了从各类问题解决过程中提炼出的高级思维模板（thought-template）。这些模板涵盖文本理解、创造性语言生成、常识推理、数学推理、代码编程和应用调度等六大类，为不同类型的任务提供了通用的指导框架。以数学推理中的二次方程求解模板为例，它详细规定了计算判别式、确定根的性质以及计算根的具体步骤，为解决此类问题提供了标准化的流程。在面对具体任务时，BoT 通过计算任务描述与模板描述的嵌入相似度，检索出最相关的模板，相似度阈值（通常建议在 0.5 - 0.7 之间）用于判断任务的新颖性，确保了模板检索的准确性和有效性。

1.2 问题蒸馏器（Problem Distiller）

复杂任务往往蕴含大量隐含信息，这对 LLMs 的推理构成巨大挑战。问题蒸馏器（