Der Gedankenpuffer (BoT) ist eine neuartige Methode zur Denkverbesserung und Inferenz, die darauf abzielt, die Genauigkeit, Effizienz und Robustheit großer Sprachmodelle (LLMs) zu verbessern. Durch die Einführung eines Meta-Puffers, der hochentwickelte Denkvorlagen speichert, die aus der Problemlösung verschiedener Aufgaben extrahiert wurden, werden sogenannte Denkvorlagen verwendet. Für jede Aufgabe wird eine relevante Denkvorlage abgerufen und adaptiv als spezifische Inferenzstruktur für eine effiziente Inferenz instanziiert. Darüber hinaus wird ein Puffer-Manager vorgeschlagen, um den Meta-Puffer dynamisch zu aktualisieren und so seine Kapazität mit der Lösung weiterer Aufgaben zu erweitern.