MathBlackBox项目采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)方法提升大语言模型的数学问题解决能力。项目使用VLLM或其他OpenAI兼容方法构建服务器，客户端则基于Hugging Face工具包和OpenAI进行推理。支持GSM8K、OlympiadBench和MATH等多个数学数据集。研究显示，该方法可使LLaMa-3 8B模型在数学奥林匹克解题方面达到接近GPT-4的水平。目前项目处于早期阶段，仍需进一步测试和优化。

该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果，并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。