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原标题：OpenAI
o1 技术初探2：使用MCTS增强推理能力（基于代码实践的解读）
关键字：结点,答案,报告,问题,模型文章来源：智猩猩GenAI
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在o1的整体框架篇中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/773907223），我们从现有开源的论文和代码中（https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry），抽象出了o1可能的技术实现路径，如下图：这里对于这张框架图我们不再做赘述，详情可以参见上面《框架篇》的文章链接。
我们之前说过，这是一张高度抽象的框架图，旨在说明o1官方技术报告中提到的“把更多算力花在inference阶段上，以提升模型的逻辑推理能力”的含义。而从本文开始，我们将以具体的算法去扩展这张框架图的细节。
今天我们要具体扩展的，就是框架图中的Inference部分（黄色块），从框架图可知，Inference部分一般有两个作用：
作用1：直接对inference过程进行优化，具体的优化方法例如：
PRM + some search methods。其中PRM表示我们额外训练的、用于评估“模型中间步骤”而不是“模型答案结果”的奖励模型。我们在框架篇中给过使用这种优化方法的具体例子，这里不再赘述
MCTS（Monte Carlo Tree Searc原文链接：OpenAI o1 技术初探2：使用MCTS增强推理能力（基于代码实践的解读）
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