摘要
本文针对大语言模型在复杂问题解决中的两大局限：推理过程呈现贝叶斯式随机生成导致决策轨迹不确定，以及推理与决策机制静态解耦致使领域知识无法动态调整策略。为此，作者提出启发式思维分类提示（HCoT）方法，通过启发式分类模型控制推理过程并提供可复用的抽象解，将 LLM 推理能力与结构化问题空间协同。实验表明，在归纳推理任务及
AI 推荐理由
论文提出 HCoT 框架，核心旨在解决 LLM 随机生成导致的推理缺陷，通过启发式分类引导结构化推理。
研究机构
计算机网络信息中心，中国科学院，北京，中国
中国航空大学，北京，中国
ZOC LAB，北京，中国
中国科学院网络空间安全学院，中国科学院大学，北京，中国
论文信息