思维链（Chain-of-Thought, CoT）是一种提示技巧，让模型在给出最终答案前先输出中间推理步骤。简单形式是在提示中加入"让我们一步一步思考"，复杂形式是在few-shot示例中展示推理过程。 CoT通过引导模型生成中间token，为复杂推理分配更多"计算量"，让模型能够分解问题、逐步推导。它在数学、逻辑、多步推理任务上效果显著，是GPT-4、Claude等模型强推理能力的重要来源。 CoT的演化包括Zero-Shot CoT、Auto-CoT、Self-Consistency（多次采样取多数）等。OpenAI的o1/o3系列将CoT内化为模型训练，通过强化学习优化内部推理链，进一步突破推理上限。