待验证50% 置信事实精确时间
AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）在推理阶段投入大量计算资源进行棋局评估，是推理时计算扩展范式的理论渊源
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/19
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相关事实
待验证AlphaGo通过策略网络提供候选走法、价值网络评估局面价值，结合MCTS的前向模拟实现深度多步规划，而非依赖单步即时评估78% 相似待验证推理时计算的核心思想是在推理时让模型生成更长的思维链，通过自我验证与多路径搜索提升复杂任务的准确率，与蒙特卡洛树搜索在棋类AI中的成功有方法论联系，AlphaGo通过推理时大规模树搜索超越人类棋手76% 相似待验证o系列针对链式思维推理进行强化训练，引入了蒙特卡洛树搜索（MCTS）与过程奖励模型75% 相似待验证推理时计算扩展的具体路径包括蒙特卡洛树搜索（MCTS）、最佳N采样（Best-of-N Sampling）和过程奖励模型（PRM）69% 相似待验证ToT 允许模型同时维护多条推理分支，通过启发式评估函数对各分支打分，在推理空间中进行类似蒙特卡洛树搜索（MCTS）的系统性探索69% 相似
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