思维链

换成大白话

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。

它通常在什么场景出现

这个术语常见于模型选择、训练与微调、推理与部署、评测或产品功能说明等场景；当你遇到“思维链”时，多半是在讨论模型行为、处理方式或指标口径。

具体出现在哪类场景，可以用下方“跨库查找”搜索包含该概念的模型、训练、评测或产品资料。

容易混淆的地方

不要把“思维链”理解成模型本身的能力或在某个榜单上的具体名次；它更多是描述一种机制、一种处理方式或一个指标口径，而不是模型实力的绝对结论。