# monte carlo tree search

Published articles for monte carlo tree search.

This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles.

## Sakana AI's AB-MCTS methods extend inference-time scaling for language models

DevFeed: [Sakana AI's AB-MCTS methods extend inference-time scaling for language models](<https://devfeed.tech/articles/sakana-inference-time-scaling-24023.md>)

Original publisher: [Read original article](<https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/933222/>)

Author: redmadrobot (red\_mad\_robot)

Published: 2025-08-01T12:48:06Z

Content type: article

Language: ru

Sources: [Redmadrobot EN](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-en.md>), [Redmadrobot RU](<https://devfeed.tech/sources/redmadrobot-ru.md>)

Topics: [Inference](<https://devfeed.tech/topics/inference.md>), [Large Language Model](<https://devfeed.tech/topics/llm.md>), [Artificial Intelligence](<https://devfeed.tech/topics/ai.md>)

Tags: [ab-mcts](<https://devfeed.tech/tags/ab-mcts.md>), [ai](<https://devfeed.tech/tags/ai.md>), [inference](<https://devfeed.tech/tags/inference.md>), [llm](<https://devfeed.tech/tags/llm.md>), [monte-carlo-tree-search](<https://devfeed.tech/tags/monte-carlo-tree-search.md>), [reasoning](<https://devfeed.tech/tags/reasoning.md>), [reinforcement-learning](<https://devfeed.tech/tags/reinforcement-learning.md>), [sakana](<https://devfeed.tech/tags/sakana.md>), [thompson-sampling](<https://devfeed.tech/tags/thompson-sampling.md>)

### AI overview

The article examines Sakana AI's Adaptive Branching MCTS (AB-MCTS) and Multi-LLM AB-MCTS methods for improving language-model reasoning during inference. AB-MCTS combines iterative refinement with alternative-solution generation, while the Multi-LLM version uses several language models.

### Source excerpt

Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать исследования японской лаборатории Sakana AI -- в прошлый раз это была архитектура CTM, вдохновлённая внутренней динамикой человеческого мышления. Теперь -- метод, который помогает языковым моделям мыслить точнее уже на этапе выполнения запроса. В работе представлены два подхода: AB-MCTS и его расширение Multi-LLM AB-MCTS. Первый объединяет два принципа -- уточнение уже готовых ответов и генерацию альтернативных, второй добавляет работу нескольких языковых моделей. Всё это чтобы научить модели "думать" одновременно глубже и шире. Читать далее