2023年12月11日 · 本文介绍了XOT，一种结合强化学习和MCTS的Prompt技术，能解决现有Prompt的局限性，如IOPrompt的单步限制和CoT、ToT、GoT的计算成本问题。 XOT通过与LLM协作，提高思维质量和效率，尤其在复杂任务如24小时游戏和空间推理中表现出色。

2023年11月19日 · 解决思路： 为了解决传统思维框架的局限性，提出了一种新的解决方案，名为“Everything of Thoughts”（XOT），旨在增强LLMs推理过程中思维生成的关键属性，包括性能、效率和灵活性。 XOT利用强化学习和 蒙特卡罗树搜索 等技术，结合轻量级策略和价值网络，对特定任务进行预训练，用于思维搜索，并随后泛化到新问题。 这种预训练有效地将外部领域知识整合到提供给LLMs的“思维”中，扩展了它们的问题解决能力，显著提高了性能。 一旦训练完 …

3 天之前 · XoT leverages pretrained reinforcement learning and Monte Carlo Tree Search (MCTS) to incorporate external domain knowledge and planning capability into thoughts, thereby enhancing LLMs’ decision-making capabilities.

这是微软在11月最新发布的一篇论文，题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”，介绍了一种名为 XOT 的提示技术，它增强了像 GPT-3 和 GPT-4 这样的大型语言模型 (llm)解决复杂问题的潜力。 LLM的最新进展通过将复杂的问题分解成更易于管理的“思想”，然后通过自然语言提示表达出来，从而实现了解决问题的新方法。 但是大多数现有的提示技术都有局限性: 输入-输出 (IO)提示仅适用于具有单步解决方案的简单问题，缺乏灵活 …

XOT的关键组成部分是： MCTS模块——使用轻量级的策略和价值网络，通过模拟有效地探索任务的潜在思维结构； LLM求解器——利用LLM的内部知识，对MCTS中的思想进行提炼和修正。 这种协作过程提高了思维质量。 三、XOT工作原理 XOT框架包括以下关键步骤：

2024年5月4日 · 这是微软在11月最新发布的一篇论文，题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”，介绍了一种名为XOT的提示技术，它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型 (llm)解决复杂问题的潜力。 LLM的最新进展通过将复杂的问题分解成更易于管理的“思想”，然后通过自然语言提示表达出来，从而实现了解决问题的新方法。 但是大多数现有的提示技术都有局限性: 输入-输出 (IO)提示仅适用于具有单步解决方案的简单问 …

2023年11月14日 · 这是微软在11月最新发布的一篇论文，题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”，介绍了一种名为XOT的提示技术，它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型 (llm)解决复杂问题的潜力。

By default, xotpad will use the DNS-based X.25 routing service provided by x25.org to lookup the XOT gateway for a X.121 address. To override this and specify a XOT gateway, use the -g …

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