Теория вывода: масштабирование вычислений через направленный стохастический поиск навыков

Для простых задач, где модель уверена в каждом шаге, эффективнее использовать одну длинную цепочку рассуждений (CoT). Для сложных и неоднозначных задач гораздо выгоднее заставить модель исследовать несколько коротких путей параллельно и выбрать лучший (ToT), так как это резко повышает шанс на итоговый успех.