CoT是中文译成思维链，顾名思义就是人思考时中间步骤形成的、完整的逻辑链条，这是Prompt方法较为早期的工作。 文章中提出CoT方法使得大模型在数学计算，常识和符号推理三个任务上取得了极大的性能提升。

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2025年2月23日 · 2022 年 Google 论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》中首次提出， 通过让大模型逐步参与将一个复杂问题分解为一步一步的子问题并依次进行求解的过程可以显著提升大模型的性能。 而这些推理的中间步骤就被称为思维链（Chain of Thought）。 区别于传统的 Prompt 从输入直接到输出的映射 <input——>output> 的方式，CoT 完成了从输入到思维链再到输出的映射，即 <input——>reasoning …

mme-cot 基准基于三个新颖的评估指标——推理质量（逻辑合理性）、鲁棒性（对感知任务的干扰）和效率（推理步骤的相关性）——对模型的推理能力进行全面评估。

2024年4月10日 · 应用前面的Zero-Shot-CoT从教师模型中生成推理, 用来微调较小的学生模型. Fine-tune-CoT的核心思想是采用Zero-Shot-CoT生成问答数据, 再用温度T采样或Top-p采样来生成数据, 再进行Fine-tune. 其他论文 SELF-CONSISTENCY IMPROVES CHAIN OF THOUGHT REASONING IN LANGUAGE MODELS

2024年12月27日 · Chain of Thought是一种提示技术（prompting technique），通过引导大语言模型展示其推理过程的中间步骤，从而提高其在复杂任务中的表现。 这种方法最早由Google Research团队在2022年提出，通过论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" 【1】正式引入学术界。 本节内相关内容同时参考了【2】。 CoT的基本形式. 以下表述，我们快速了解CoT和一般prompt的主要区别，以及CoT的基本形式。 标准的大模型 …

Chain-of-Thought（CoT）推理技术，通过模拟人类的思考过程，将复杂问题分解为多个子问题，显著提升了模型的准确性和可解释性。然而，CoT推理的一个主要问题是推理链条过长，导致推理成本大幅增加。

2024年10月12日 · 【攻略】cot倾向汇..为便于查找，特此独立开贴。 与楼主先前开的贴比，更新了获取条件，并附上英文名称便于游戏内使用。 截止目前共有70个倾向，已汇总完成Lewd ExhibitionistCautious ExhibitionistProud ExhibitionistHelpless ExhibitionistDogging EnthusiastForwardDominantDominant ...

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1 天前 · 降低 AI 成本，依然是目前的一大难题。 两个月前 DeepSeek R1 横空出世，震惊所有人。除了成本巨低，大模型在回答问题时候显示的思维链 CoT 也功不 ...