针对大型语言模型（LLM）推理中的效率瓶颈，OCTS算法提出创新解决方案。该技术通过三阶段优化：
- 答案聚类：利用语义相似度对生成结果分组，缓解奖励模型（RM）的评估偏差
- 动态停止：在简单问题中提前终止低价值分支搜索，节省85%无效计算
- 平衡策略：设置自适应阈值协调探索（复杂任务）与利用（简单任务）的资源分配
实测表现：
- 在GSM8K数学推理数据集上，准确率提升5.8%的同时减少32% token消耗
- 处理法律合同分析任务时，响应速度从12.3秒缩短至6.7秒
- 在HuggingFace生态中实现零代码修改的即插即用部署
商业价值：
- 使7B参数模型在客服场景达到13B模型的服务质量
- 预估可为云计算厂商节省每年2.3亿美元算力成本
- 支持端侧设备运行复杂RAG（检索增强生成）应用
