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作者：杜家乐;陈曙东;叶亮;王尔刚;赵一同;
单位：中国科学院微电子研究所;中国科学院大学应急管理科学与工程学院;北京理工大学机械与车辆学院;
摘要：在计算资源不断增强的供给推动下，大语言模型(Large Language Models, LLMs)的参数规模持续扩大，其在自然语言处理中的任务表现也更加卓越。但在面临推理问题，尤其是在常识推理或数学问题上，仍然存在一定的局限性。思维链(Chain of Thought, CoT)技术通过引导模型生成推理步骤，显著提升了其在不同领域问题的解决能力。从训练方式的角度梳理了CoT的理论基础系统和技术演进，对如政务服务、企业数字化等应用场景做了进一步讨论。结合(Artificial Intelligence, AI)的发展趋势，从AI智能化程度的角度论述了CoT在LLMs走向更高认知水平中必不可少的作用，并指出其在当前面临的挑战与亟需解决的技术瓶颈。
关键词：大语言模型;;思维链;;推理;;人工智能
基金资助：北京市科技计划项目(Z231100001323004)~~
