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思维链提示：为什么让模型逐步推理能显著提升复杂任务准确率？

本文解析思维链（Chain-of-Thought）提示的机制，说明它如何通过中间推理步骤激活模型的组合泛化能力，在算术、常识推理等任务上显著提升准确率。文章对比零样本与少样本思维链，讨论提示设计、模型规模与任务类型的影响，并指出思维链失效的场景与替代方案，帮助读者在实际应用中做出合理决策。