思维链（ChainofThought, CoT）：开山之作

思维链（Chain-of-Thought, CoT）：开山之作

关键词：思维链, Chain-of-Thought, 推理引擎, 人工智能, 深度学习, 决策树, 认知计算, 知识图谱, 推理系统

1. 背景介绍

1.1 问题由来

随着人工智能（AI）技术在各个领域的广泛应用，如何使得AI系统具备类似人类的思维能力，即能够理解、推理、做出决策，成为了一个重要的研究课题。传统的AI方法往往依赖于大规模的训练数据和复杂的神经网络结构，难以理解问题的深层逻辑和背景知识。思维链（Chain-of-Thought, CoT）正是在这样的背景下提出的，旨在通过模拟人类的推理过程，使得AI系统具备更强的推理和决策能力。

1.2 问题核心关键点

思维链的核心思想是通过构建一个由浅入深、逐步推理的过程，将复杂的推理问题分解为一系列简单的问题，并利用这些简单的问题来逐步逼近最终的推理结果。思维链模型通常由以下几个核心组件构成：

• 问题描述模块：将原始问题转化为一系列简单的问题，作为推理的起点。