AI大模型思维链原理

从 CoT 到 AOT，解锁大模型的推理潜力

本次分享大纲

思维链基础：

链式进阶： 树形探索：

算法化整合：

全景总结：

1. 02. 03.10T 的分支评估机制」 04.20 的三友性全景注入 05. 速型指南与未来展望

X 失败案例（苹果问题）

问题：初始 23 个苹果，用掉 20 个再买 6 个。总数？ 模型输出（错误）：27 分析：失败根源：提示词仅给答案， 未暴露思考过程。

成功案例（网球问题）

问题：初始 5 个网球，购买 2 盒每盒 个。总数？ 模型输出：5+2*3=11 分析：模型正确，因提示隐含了推理 过程。

核心观点：必须把完整的计算过程写进提示词，才能引导模型正确推理。