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隨著人工智能語言模型的不斷進(jìn)步，如何引導(dǎo)它們提供更透明、邏輯性強(qiáng)、可驗(yàn)證的輸出成為了一個(gè)重要課題。思維鏈（Chain of Thought，簡稱CoT）作為一種Prompt提示技術(shù)，通過模擬人類解決問題的逐步思考過程，顯著提升了模型在復(fù)雜任務(wù)中的表現(xiàn)。本文將深入探討CoT的概念、應(yīng)用場景以及實(shí)際案例，幫助讀者徹底理解CoT的底層邏輯和實(shí)踐價(jià)值。