tree-of-thought-llm

这是一个实现“思维树”（Tree of Thoughts, ToT）方法的开源库，用于增强大语言模型的逐步推理与问题求解能力。其核心是将问题求解建模为树搜索过程：生成候选思维节点、评估各节点价值、选择最优路径扩展，支持BFS/DFS等搜索策略，并兼容多种提示方式（如CoT、value-based evaluation）。技术上基于LLM调用封装，提供可插拔的任务接口（如24点游戏、文本推理、填字游戏）和标准化实验脚本。适用于需要可控、可解释、多步逻辑推理的场景，如复杂数学推理、规划类任务和认知密集型NLP评测。