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JevSpawn 提出一种组合式策略，将自然语言任务描述映射为有限概率探索，通过并行动作生成与基于反馈的分支选择，在无需额外训练的情况下加速并提升大语言模型智能体的推理性能；该方法在八项基准任务上与七种基线方法进行了对比评估。