思维进化 (Mind Evolution) 是一种由 Google DeepMind 提出用于提升大语言模型 (LLM) 推理能力的进化搜索策略，相关论文成果为「Evolving Deeper LLM Thinking」，旨在通过创新的方式扩展推理时计算资源的利用，让模型更有效地处理复杂问题。

思维进化 (Mind Evolution) 借助语言模型生成、重组和优化候选解决方案，从而进化出多样化的解决方案群体。该方法避免了对潜在推理问题进行形式化处理，只需一个解决方案评估器，就能引导模型在推理过程中不断探索和改进。它不仅避免了问题形式化的复杂性，还展示了良好的扩展性和并行化能力，为未来大语言模型 (LLM) 在复杂任务中的应用提供了新的思路。

实验表明，Mind Evolution 在自然语言规划任务中的表现显著优于传统的 Best-of-N 和 Sequential Revision 等推理策略。例如，在 TravelPlanner 和 Natural Plan 基准测试中，Mind Evolution 的成功率超过 98%，且无需使用形式化求解器。