原贴链接

https://v.redd.it/9h91gkcm2kqd1/DASH_1080.mp4?source=fallback

讨论总结

本次讨论主要围绕“Visual tree of thoughts for WebUI”功能展开，涵盖了技术实现、安装问题、性能优化和代码运行环境等多个方面。讨论中，用户Everlier分享了基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的Tree Of Thoughts功能的源代码，并讨论了其早期版本的优缺点。其他用户则提出了关于功能安装、运行环境、API模型应用等方面的问题和建议。总体来看，讨论氛围偏向技术探讨和问题解决，用户们积极参与讨论，分享经验和解决方案。

主要观点

  1. 👍 Everlier分享了基于MCTS的Tree Of Thoughts功能的源代码
    • 支持理由：提供了功能的实现细节和安装指南，帮助其他用户理解和使用该功能。
    • 反对声音：部分用户在安装过程中遇到了问题，Everlier提供了相应的解决方案。
  2. 🔥 讨论MCTS在LLM中的应用
    • 正方观点：MCTS在提高推理能力和探索新答案方面有显著贡献。
    • 反方观点：有用户认为其实现的工作流程效果仅略优于直接推理。
  3. 💡 代码运行环境问题
    • 解释：讨论了代码可以在本地（LLM侧）或服务器端运行，以及是否可以在浏览器端直接运行的可能性。
  4. 👍 API模型应用
    • 支持理由：有用户询问是否可以将该功能应用于基于API的模型，Everlier表示将尝试在“boost”项目中添加该功能。
    • 反对声音：Everlier提醒当前版本的质量不高，对推理能力的提升有限。
  5. 💡 安装和使用问题
    • 解释：用户在导入和使用功能时遇到问题，Everlier提供了详细的解决步骤和修复版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：A custom Function for Open WebUI that implements a Monte Carlo Tree Search based Tree Of Thoughts.”
    • 亮点：简洁明了地介绍了功能的核心技术。
  2. “🤔 Everlier：It’s an early version, so the reasoning workflow itself could be better.”
    • 亮点：坦诚地指出了功能的不足之处，鼓励进一步优化。
  3. “👀 Everlier：Just uploaded fixed version, see original root comment for the link.”
    • 亮点：及时更新和修复问题，展示了技术支持的效率。
  4. “😂 derpyhue：Would it be hard to enable it for api based models?”
    • 亮点：提出了一个实际应用中的问题，引发了进一步的讨论。
  5. “🤔 Everlier：No, this is purely a prompt-based workflow.”
    • 亮点：澄清了功能的实现方式，消除了用户的疑虑。

情感分析

讨论的总体情感倾向偏向积极和建设性，用户们对新功能表示了兴趣和赞赏，同时也提出了实际使用中遇到的问题。主要分歧点在于功能的实际效果和优化空间，部分用户认为其实现的工作流程效果仅略优于直接推理，而Everlier则强调了MCTS在提高推理能力和探索新答案方面的潜力。

趋势与预测

  • 新兴话题：MCTS在大型语言模型（LLM）中的应用和优化。
  • 潜在影响：该功能的进一步优化和推广可能会对WebUI的用户体验和功能扩展产生积极影响，尤其是在提高推理能力和解决复杂问题方面。

详细内容：

标题：《关于 WebUI 的视觉思维树引发的热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Visual tree of thoughts for WebUI”的帖子引发了众多网友的关注和讨论。该帖子包含了一个视频链接https://v.redd.it/9h91gkcm2kqd1/DASH_1080.mp4?source=fallback，截至目前，已获得了大量的点赞和众多评论。

帖子主要讨论了一种基于蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search）的 WebUI 思维树功能，包括其安装方法、使用体验、存在的问题以及可能的改进方向等。

在讨论中，有人称赞这是个新奇的想法；有人询问如果不使用 harbor 该如何安装此功能；还有人表示从未真正理解如何将 MCTS 与大语言模型（LLMs）结合使用，好奇如何对输出进行评级以及如何从原始文本构建树。有人质疑这并非真正的强化学习；也有人认为这个功能非常酷，建议提交到 WebUI 基础库以作为核心功能集成。

有人尝试后发现效果与直接推理差不多，并认为这是由于评估指标和 LLM 的平均偏向导致的。有人对这个功能的改进之处表示好奇；有人提到代码可以在本地或服务器端运行，甚至可能在浏览器客户端直接运行。

有人在使用过程中遇到了各种问题，如无法运行、出现错误提示等，而原作者也给出了相应的解决办法。

有人对这个技术的工作原理表示很感兴趣，想要深入了解；也有人认为对于现今的 LLM 来说这太简单，不需要高级推理，但也承认这个概念很有趣。

总的来说，关于这个 WebUI 的视觉思维树功能，大家的观点多样，既有肯定和期待，也有质疑和困惑。如何进一步优化和完善这个功能，以提供更好的用户体验，成为了讨论的核心问题。