Heuristic Classification of Thoughts Prompting (HCoT): Integrating Expert System Heuristics for Structured Reasoning into Large Language Models

📄 arXiv: 2604.12390v1 📥 PDF

作者: Lei Lin, Jizhao Zhu, Yong Liu, Donghong Sun, Hongbo He, Yihua Du

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-14

💡 一句话要点

提出启发式思维分类提示（HCoT），将专家系统启发式推理融入大语言模型。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 启发式推理 思维链 专家系统 问题求解

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂问题求解中，推理过程随机，缺乏确定性规划，难以保证结果的准确性。
  2. 论文提出HCoT方法，通过启发式分类模型将LLM的推理能力与结构化问题空间结合，指导推理过程。
  3. 实验表明，HCoT在复杂推理任务中优于现有方法，并在24点游戏中表现出更高的token效率。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决大语言模型（LLM）在解决复杂问题时存在的两个局限性：（1）推理过程表现出类似贝叶斯的随机生成，每个token都从上下文相关的概率分布中采样，导致决策轨迹本质上是随机的，而非确定性的规划；（2）推理和决策机制静态解耦，即动态检索的领域知识无法动态调整底层推理策略。这些双重缺陷导致初始决策缺乏战略锚定，并且由于随机生成缺乏轨迹校正或知识引导的优化机制，推理链通常无法收敛到正确的解决方案。为了解决这些问题，我们提出了一种集成到LLM生成过程中的问题解决方法来指导推理。该方法与多种LLM兼容，并具有可重用的解决方案，其基础是一种新颖的启发式思维分类提示模式（HCoT）。HCoT通过启发式分类模型将LLM的推理能力与结构化问题空间协同作用，该模型控制推理过程并提供可重用的抽象解决方案。在两个具有不明确搜索空间的复杂归纳推理任务上的评估表明，HCoT优于现有方法（例如，思维树和思维链提示）。在结构良好的24点游戏中，HCoT展示了比最先进的思维树-广度优先搜索更高的token效率。在准确性和token使用方面，HCoT实现了帕累托前沿平衡，在性能和计算成本之间提供了强大的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：大语言模型在解决复杂问题时，推理过程具有随机性，难以进行确定性规划，并且推理和决策机制静态解耦，无法根据动态检索的知识调整推理策略。现有方法如CoT和ToT虽然能一定程度提升推理能力，但仍存在效率低、易出错等问题。

核心思路：论文的核心思路是将专家系统的启发式推理思想融入到大语言模型的推理过程中。通过构建一个启发式分类模型，对LLM的思维过程进行分类和引导，从而实现更结构化、更高效的推理。这样设计的目的是为了克服LLM推理的随机性，并使其能够更好地利用领域知识。

技术框架：HCoT方法包含以下几个主要模块：1) 问题输入：接收需要解决的复杂问题。2) LLM推理：利用LLM生成一系列可能的思维路径或解决方案。3) 启发式分类模型：对LLM生成的思维路径进行分类，判断其属于哪种预定义的启发式策略。4) 策略引导：根据启发式分类结果，选择相应的专家系统规则或知识，引导LLM进行下一步推理。5) 结果输出：输出最终的解决方案。

关键创新：HCoT最重要的技术创新点在于将专家系统的启发式推理与大语言模型的生成能力相结合。与传统的CoT和ToT方法相比，HCoT不是简单地让LLM自由生成推理链，而是通过启发式分类模型对推理过程进行控制和引导，从而提高了推理的效率和准确性。

关键设计：启发式分类模型的具体实现方式未知，但可以推测其可能采用监督学习或强化学习的方法进行训练。关键参数可能包括启发式策略的种类、分类模型的结构和训练数据等。损失函数的设计需要考虑分类的准确性和推理的效率。论文中未提及具体的网络结构，但可以根据具体任务选择合适的模型，如Transformer或CNN。

📊 实验亮点

实验结果表明，HCoT在两个复杂的归纳推理任务上优于现有的CoT和ToT方法。在24点游戏中，HCoT比最先进的ToT-BFS方法具有更高的token效率，即在达到相同准确率的情况下，HCoT使用的token数量更少。HCoT在准确性和token使用方面实现了帕累托前沿平衡，这意味着它在性能和计算成本之间取得了较好的权衡。

🎯 应用场景

HCoT方法可应用于各种需要复杂推理和决策的领域，如自动驾驶、智能客服、金融风控、医疗诊断等。通过将领域专家的知识融入到大语言模型的推理过程中，可以提高问题解决的效率和准确性，从而为实际应用带来更大的价值。未来，HCoT还可以与其他技术相结合，如知识图谱、强化学习等，进一步提升其性能和泛化能力。

📄 摘要（原文）

This paper addresses two limitations of large language models (LLMs) in solving complex problems: (1) their reasoning processes exhibit Bayesian-like stochastic generation, where each token is sampled from a context-dependent probability distribution, leading to inherently random decision trajectories rather than deterministic planning; (2) the reasoning and decision-making mechanisms are statically decoupled, meaning dynamically retrieved domain knowledge fails to dynamically adjust the underlying reasoning strategy. These dual deficiencies result in initial decisions lacking strategic anchoring and reasoning chains often failing to converge on correct solutions, as stochastic generation lacks mechanisms for trajectory correction or knowledge-guided optimization during sequential reasoning. To resolve these issues, we propose a problem-solving method integrated into the LLM's generation process to guide reasoning. This method, compatible with numerous LLMs and featuring reusable solutions, is grounded in a novel Heuristic-Classification-of-Thoughts prompting schema (HCoT). HCoT synergizes the LLM's reasoning ability with a structured problem space via a heuristic classification model that controls the reasoning process and provides reusable abstract solutions. Evaluated on two complex inductive reasoning tasks with ill-defined search spaces, HCoT outperforms existing approaches (e.g., Tree-of-Thoughts and Chain-of-Thoughts prompting) in performance. On the well-structured 24 Game task, HCoT demonstrates significantly higher token efficiency compared to the state-of-the-art Tree-of-Thoughts-Breadth-First-Search. In terms of both accuracy and token usage, HCoT achieves a Pareto frontier balance, offering a strong trade-off between performance and computational cost.