大型語言模型在解決問題上的能力日益提升，但傳統方法如 CoT 仍有其侷限性。本文介紹Tree of Thoughts(ToT)方法，一種讓LLM更有效解決問題的方法。ToT將問題解決過程視為一棵樹，每個節點代表一個解決方案，透過LLM選擇並探索節點，直到找到最佳答案。

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聊一聊提示工程、模型調校與優化技巧，同時分享一路走來的挑戰與突破，作為提醒未來的自己：別忘初心，走得更踏實。