这是一个AI领域（尤其是大模型推理、复杂任务分解）常见的术语问题。**思维链（Chain of Thought, CoT）和思维树（Tree of Thought, ToT）**都是让AI模型更好地“分步思考”的方法，但它们的结构和应用场景有明显区别。

1. 思维链（Chain of Thought, CoT）

定义：
思维链是一种让AI模型在推理或解题时，像人一样一步一步写出中间推理过程，而不是直接给出最终答案。每一步都依赖于前一步，形成一条“线性”的推理链条。

特点：

• 线性结构：每一步只有一个前驱和一个后继。
• 适用场景：适合解答有明确步骤、顺序的推理题（如数学题、逻辑题）。
• 示例：

  问题：小明有3个苹果，又买了2个，现在有几个？
  思维链：
  第一步：小明原来有3个苹果。
  第二步：他又买了2个苹果。
  第三步：3+2=5。
  答案：5个。
  

优点：

• 简单直观，易于实现。
• 能显著提升大模型在复杂推理任务上的准确率。

2. 思维树（Tree of Thought, ToT）

定义：
思维树是一种更高级的推理方法。它让AI模型在解题时，不仅可以线性地往下推理，还可以在每一步“分叉”出多种可能的思路或假设，形成一棵“树状结构”。模型可以探索、回溯、剪枝，最终选择最优解。

特点：

• 树状结构：每一步可以有多个分支，代表不同的推理路径或假设。
• 适用场景：适合需要多种尝试、假设、回溯的复杂任务（如规划、博弈、开放式问答）。
• 示例：

  问题：猜一个1~100的数字，AI每次可以问一个问题。
  思维树：
  - 根节点：所有可能是1~100
      - 问：大于50吗？
          - 是：范围缩小到51~100
              - 问：大于75吗？
                  - 是：76~100
                  - 否：51~75
          - 否：1~50
              ...
  

优点：

• 能探索多种解题路径，适合复杂、开放、需要多步规划的问题。
• 可以结合搜索算法（如A*、蒙特卡洛树搜索）提升解题能力。

总结对比

一句话总结：

• 思维链：像人解数学题一样，按部就班、一步步写过程。
• 思维树：像人在做复杂决策或玩游戏时，不断尝试不同路径、分支、回溯，最终选最优解。

如需更详细的例子或代码实现思路，欢迎继续追问！