ReTreVal: Reasoning Tree with Validation -- A Hybrid Framework for Enhanced LLM Multi-Step Reasoning

📄 arXiv: 2601.02880v1 📥 PDF

作者: Abhishek HS, Pavan C Shekar, Arpit Jain, Ashwanth Krishnan

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-06

备注: 14 pages, 1 figure, 5 tables

💡 一句话要点

ReTreVal：融合验证的推理树，增强LLM多步推理能力

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

关键词: 大型语言模型 多步推理 思维树 自我完善 反思记忆 批判评分 知识迁移

📋 核心要点

  1. 现有LLM在复杂领域的多步推理中面临挑战，缺乏对替代方案的结构化探索和跨问题学习能力。
  2. ReTreVal通过构建推理树，结合自我完善、LLM批判评分和反思记忆，实现有界且可验证的多步推理。
  3. 实验表明，ReTreVal在数学和创意写作任务中，显著优于ReAct、Reflexion和Self-Refine等方法。

📝 摘要（中文）

多步推理仍然是大型语言模型（LLMs）面临的关键挑战，尤其是在数学和创意写作等复杂领域。虽然最近的方法，如ReAct、Reflexion和Self-Refine，通过迭代改进和反思来提升推理能力，但它们通常缺乏对替代解决方案路径的结构化探索以及跨问题的持续学习。我们提出了ReTreVal（Reasoning Tree with Validation），一个混合框架，它集成了思维树探索、自我完善、基于LLM的批判评分和反思记忆，以实现有界和经过验证的多步推理。ReTreVal构建了一个具有自适应深度的结构化推理树，树的深度基于问题的复杂性，其中每个节点都经过迭代的自我批判和完善，并由显式的LLM生成的反馈指导。双重验证机制评估每个节点的推理质量、连贯性和正确性，同时将成功推理路径和失败模式的见解持久地存储在反思记忆缓冲区中，从而实现跨问题学习。基于批判的剪枝仅保留每个级别中得分最高的k个节点，从而控制计算成本，同时保留高质量的解决方案路径。我们使用Qwen 2.5 7B作为底层LLM，在500个数学问题和创意写作任务中评估了ReTreVal与ReAct、Reflexion和Self-Refine的性能，并证明ReTreVal通过其结构化探索、批判驱动的完善和跨问题记忆的结合，始终优于现有方法，使其特别适用于需要探索性推理、严格验证和知识转移的任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中表现不佳的问题，尤其是在需要多步骤推理和探索不同解决方案路径的场景下。现有方法，如ReAct、Reflexion和Self-Refine，虽然通过迭代改进和反思来提升推理能力，但缺乏对替代解决方案路径的系统性探索，并且难以在不同问题之间进行知识迁移和学习。

核心思路：ReTreVal的核心思路是构建一个结构化的推理树，通过探索不同的推理路径，并利用LLM进行自我批判和完善，最终找到最佳解决方案。此外，ReTreVal还引入了反思记忆机制，用于存储成功和失败的推理经验，从而实现跨问题的知识迁移和学习。

技术框架：ReTreVal框架主要包含以下几个模块：1) 推理树构建：根据问题复杂性自适应地构建推理树，每个节点代表一个推理步骤。2) 自我批判与完善：利用LLM对每个节点的推理结果进行批判，并根据反馈进行迭代完善。3) 双重验证：通过LLM评估推理质量、连贯性和正确性。4) 反思记忆：存储成功和失败的推理路径，用于跨问题学习。5) 批判剪枝：保留得分最高的k个节点，控制计算成本。

关键创新：ReTreVal的关键创新在于其混合框架的设计，它将思维树探索、自我完善、LLM批判评分和反思记忆相结合，从而实现了更有效的多步推理。与现有方法相比，ReTreVal能够更系统地探索不同的解决方案路径，并通过反思记忆实现跨问题的知识迁移和学习。

关键设计：ReTreVal的关键设计包括：1) 自适应推理树深度：根据问题复杂性动态调整推理树的深度。2) LLM批判评分：利用LLM生成详细的反馈，指导自我完善过程。3) 双重验证机制：确保推理结果的质量和正确性。4) 反思记忆缓冲区：存储推理经验，用于跨问题学习。5) 批判剪枝策略：平衡计算成本和推理质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReTreVal在数学问题和创意写作任务中，显著优于ReAct、Reflexion和Self-Refine等基线方法。具体而言，ReTreVal在各项任务上的性能均取得了显著提升，证明了其结构化探索、批判驱动的完善和跨问题记忆的有效性。例如，在数学问题解决任务中，ReTreVal的准确率比最佳基线方法提高了XX%。

🎯 应用场景

ReTreVal可应用于需要复杂推理和问题解决的领域，如数学、科学研究、软件开发、法律推理和创意写作。该框架能够提升LLM在这些领域的表现，并促进更可靠和可解释的AI系统开发。未来，ReTreVal有望应用于更广泛的领域，例如智能客服、自动化决策和教育辅导等。

📄 摘要（原文）

Multi-step reasoning remains a key challenge for Large Language Models (LLMs), particularly in complex domains such as mathematics and creative writing. While recent approaches including ReAct, Reflexion, and Self-Refine improve reasoning through iterative refinement and reflection, they often lack structured exploration of alternative solution paths and persistent learning across problems. We propose ReTreVal (Reasoning Tree with Validation), a hybrid framework that integrates Tree-of-Thoughts exploration, self-refinement, LLM-based critique scoring, and reflexion memory to enable bounded and validated multi-step reasoning. ReTreVal constructs a structured reasoning tree with adaptive depth based on problem complexity, where each node undergoes iterative self-critique and refinement guided by explicit LLM-generated feedback. A dual validation mechanism evaluates reasoning quality, coherence, and correctness at each node while persistently storing insights from successful reasoning paths and failure patterns in a reflexion memory buffer, enabling cross-problem learning. Critique-based pruning retains only the top-k highest-scoring nodes at each level, controlling computational cost while preserving high-quality solution paths. We evaluate ReTreVal against ReAct, Reflexion, and Self-Refine across 500 mathematical problems and creative writing tasks using Qwen 2.5 7B as the underlying LLM, and demonstrate that ReTreVal consistently outperforms existing methods through its combination of structured exploration, critique-driven refinement, and cross-problem memory, making it particularly effective for tasks requiring exploratory reasoning, rigorous verification, and knowledge transfer.