思维链（CoT）Chain-of-Thought

是什么

思维链包含三种形态。Zero-shot CoT 通过在提示词中加入分步思考指令触发；Few-shot CoT 在示例中提供包含推理过程的范例；训练内化则是推理模型将长思考作为行为模式学习到参数中。

其机制在于将单步预测分解为多步条件生成。每一步的生成条件更简单，同时中间生成的 token 为模型处理问题提供了额外的计算量。

该技术存在边界。中间步骤的错误会沿着链条向后传播。对于简单任务，使用思维链会造成资源浪费。此外，模型输出的显式步骤并不等同于其真实的内部计算过程，可解释性存在局限。

解决什么问题

模型在直接输出复杂任务结果时，往往因缺乏内部计算空间而导致准确率低下。思维链补上了模型在处理复杂问题时缺乏中间推演过程的短板。

它作为一种低成本手段，无需修改权重即可提高多步推理表现。同时，该机制也是理解推理模型长思考概念的基础起点。

面试怎么考

面试常考察思维链的作用机制与形态。答题时需说明它通过分解条件生成和增加中间 token 计算量发挥作用，并区分 Zero-shot 与 Few-shot 的实现差异。

考官也常问及局限性及衍生技术。需指出前错后错的传播问题，以及显式输出不等于真实推理的特点。在对比思维树（ToT）时，指出思维链是单向线性推理即可。

又称：CoT · Chain-of-Thought · 思维链