本文提出的森林式思维(FoT)框架通过整合多个推理树、稀疏激活和动态自我纠正策略，显著提升了大型语言模型的复杂推理能力，并展现出良好的可扩展性和跨模型泛化能力，其反直觉地发现单纯增加推理路径并非总是有效，以及共识引导的决策机制，为LLM推理能力的提升提供了新的思路。
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