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研究背景与意义在当前的人工智能研究中，如何提升大型语言模型（LLM）的推理能力是一个重要的课题。传统的推理方法往往依赖于明确的推理步骤和形式化的问题定义，但这在处理复杂的自然语言任务时显得力不从心。本文提出了一种名为“MindEvolution”的进化搜索策略，旨在通过利用语言模型生成、重组和优化候选答案，以应对自然语言规划任务中的推理挑战。研究的意义在于，它不仅提供了一种新的思路来提升LLM的推理深度，还展示了...