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Add Chinese translation for ToT.

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     "cot": "链式思考（CoT）提示",
     "consistency": "自我一致性",
     "knowledge": "生成知识提示",
-    "tot": "Tree of Thoughts",
+    "tot": "思维树（ToT）",
     "rag": "检索增强生成 (RAG)",
     "art": "自动推理并使用工具（ART）",
     "ape": "自动提示工程师",

pages/techniques/tot.zh.mdx

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-# Tree of Thoughts (ToT)
+# 思维树 (ToT)
 
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+import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
+import {Screenshot} from 'components/screenshot'
+import TOT from '../../img/TOT.png'
+import TOT2 from '../../img/TOT2.png'
+import TOT3 from '../../img/TOT3.png'
+
+对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。最近，[Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601) 提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。
+
+ToT 维护着一棵思维树，思维由连贯的语言序列表示，这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法，LM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LM 将生成及评估思维的能力与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）相结合，在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯。
+
+ToT 框架原理如下：
+
+<Screenshot src={TOT} alt="TOT" />
+图片援引自：[Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
+
+ToT 需要针对不同的任务定义思维/步骤的数量以及每步的候选项数量。例如，论文中的“算 24 游戏”是一种数学推理任务，需要分成 3 个思维步骤，每一步都需要一个中间方程。而每个步骤保留最优的（best） 5 个候选项。
+
+ToT 完成算 24 的游戏任务要执行宽度优先搜索（BFS），每步思维的候选项都要求 LM 给出能否得到 24 的评估：“sure/maybe/impossible”（一定能/可能/不可能） 。作者讲到：“目的是得到经过少量向前尝试就可以验证正确（sure）的局部解，基于‘太大/太小’的常识消除那些不可能（impossible）的局部解，其余的局部解作为‘maybe’保留。”每步思维都要抽样得到 3 个评估结果。整个过程如下图所示：
+
+<Screenshot src={TOT2} alt="TOT2" />
+图片援引自：[Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
+
+从下图中报告的结果来看，ToT 的表现大大超过了其他提示方法：
+
+<Screenshot src={TOT3} alt="TOT3" />
+图片援引自：[Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601)
+
+[这里](https://github.com/princeton-nlp/tree-of-thought-llm)还有[这里](https://github.com/jieyilong/tree-of-thought-puzzle-solver)可以找到代码例子。
+
+从大方向上来看，[Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601) 和 [Long (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.08291) 的核心思路是类似的。两种方法都是以多轮对话搜索树的形式来增强 LLM 解决复杂问题的能力。主要区别在于 [Yao et el. (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.10601) 采用了深度优先（DFS）/广度优先（BFS）/集束（beam）搜索，而 [Long (2023)](https://arxiv.org/abs/2305.08291) 则提出由强化学习（Reinforcement Learning）训练出的 “ToT 控制器”（ToT Controller）来驱动树的搜索策略(宝库什么时候回退和搜索到哪一级回退等等)。深度优先/广度优先/集束搜索是通用搜索策略，并不针对具体问题。相比之下，由强化学习训练出的 ToT 控制器有可能从新的数据集学习，或是在自对弈（AlphaGo vs. 蛮力搜索）的过程中学习。因此，即使采用的是冻结的 LLM，基于强化学习构建的 ToT 系统仍然可以不断进化，学习新的知识。
+
+[Hulbert (2023)](https://github.com/dave1010/tree-of-thought-prompting) 提出了思维树（ToT）提示法，将 ToT 框架的主要概念概括成了一段简短的提示词，指导 LLM 在一次提示中对中间思维做出评估。ToT 提示词的例子如下：
+
+```
+假设三位不同的专家来回答这个问题。
+所有专家都写下他们思考这个问题的第一个步骤，然后与大家分享。
+然后，所有专家都写下他们思考的下一个骤并分享。
+以此类推，直到所有专家写完他们思考的所有步骤。
+只要大家发现有专家的步骤出错了，就让这位专家离开。
+请问...
+```