让大模型像人一样一步步推理，复杂问题不再一步错步步错。
Cumulative Reasoning是一个基于大语言模型的推理框架，源自TMLR论文，旨在通过累积式推理解决复杂问题。它模拟人类逐步思考的过程，将问题分解为多个子步骤，每一步都基于之前的推理结果进行，从而提升模型在数学、逻辑等任务上的准确性和可解释性。项目提供Python实现，支持与OpenAI等主流LLM集成，用户可自定义推理步骤和策略。它解决了标准提示词在长链条推理中易出错、缺乏中间验证的问题，核心能力包括动态生成中间结论、自我校验和迭代优化。
Chain-of-Thought Prompting、Tree of Thoughts、Self-Refine
cumulative-reasoning 是开发框架领域的开源项目，由 iiis-ai 开发，2023 年首次发布。
它收录于开发框架分类，该分类目前共有 795 个项目，GitHub 星标数为 308。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-05。完全免费，需自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：数学应用题求解，提升解题准确率。同类可对比的替代方案包括 Chain-of-Thought Prompting、Tree of Thoughts、Self-Refine。
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