在AI领域，LLM算法被长期认为是一种“最大主义者”——它们试图寻求最大化的解决方案，即最大似然模型。但是，这种方法的不足之处在于它们会导致计算成本的巨大增加和性能下降。因此，越来越多的研究人员开始转向次优解决方案，如束搜索算法。
束搜索算法对解空间进行限制，以减少不必要的计算，从而获得更快速和更准确的结果。此外，这种方法还可以获得更好的鲁棒性和更多的解释性。因此，束搜索算法在机器学习和自然语言处理领域的应用逐渐增多。
虽然束搜索算法不能保证找到全局最优解决方案，但它们可以获得足够接近的解决方案，同时节省了大量的计算资源。因此，研究人员越来越倾向于尝试次优解决方案，以实现更高效和更可行的结果。
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