关于思维链，尤其是自动驾驶思维链该如何落地？-优快云博客

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前言

CoT prompting的核心思想是通过让模型生成中间推理步骤，从而促进其推理能力，特别是在解决复杂问题如数学题或逻辑推理时。传统 prompting 方法可能直接问答案，而CoT则是让模型一步步思考，比如先分解问题，再逐步解决，最后得出答案。COT从最初在语言模型中提出基于文本的链式思维推理(few-shot,zero-shot)，逐步扩展至多模态领域，并进一步结合垂直场景需求（如自动驾驶中的结构化决策、运动预测），通过引入分阶段推理、知识蒸馏、轻量化部署及结构化标注数据，推动CoT从通用推理工具向可解释、高效率、场景适配的认知智能范式演进，最终实现复杂任务中“逻辑透明性”与“性能优越性”的统一，是大模型迈向类人推理的关键技术路径。

思维链（Chain-of-thought）论文汇总

Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.11903

核心思想：

提出思维链（chain of thought）概念,通过少量样本（few shot）提示引导模型生成中间推理步骤，模拟人类“逐步思考”的过程，最终得出答案。
在输入中插入3-5个带有详细推理过程的示例（如："问题→分步推导→答案"），即可激活模型的隐式推理能力，无需对模型参数进行任何微调。

Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.11916

核心思想：

提出“零样本思维链”（Zero-Shot CoT）方法，通过向模型提供通用推理指令（如“Let’s think step by step”），直接引导其生成中间推理步骤，而无需提供任何任务相关的示例（Few-shot CoT需要人工设计示例。
首次证明大型语言模型在完全零样本条件下（无示例、无微调）能够自主分解问题并生成逻辑连贯的推理链条，最终输出正确答案。

Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11171

核心思想：

突破传统思维链（CoT）仅生成单一推理路径的限制，提出同时生成多个不同推理路径。引入"自我一致性"概念，认为正确的答案往往隐含在多数推理路径的共识中。通过统计多个推理路径的最终答案，采用多数投票机制选择出现频次最高的答案作为最终结果。
使用人工写好的COT prompting来提示语言模型，从LLM decoder中采样(温度采样/top-k/核采样)生成一系列候选推理路径，最后根据投票选择最终推理结果。

Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.03493
项目链接：https://github.com/amazon-science/auto-cot

核心思想：

Zero-Shot-CoT 通过在问题前添加引导词（如“Let’s think step by step”）触发模型的逐步推理。缺点是提示过于笼统，缺乏针对性，可能导致推理不精确。Manual-CoT需要人工设计示例问题及其分步解答作为提示模板。缺点是依赖人工设计，成本高且示例覆盖范围有限，难以泛化到多样化问题。针对Zero-Shot-CoT 和 Manual-CoT 的不足，提出了Retrieval-Q-CoT方法；
通过自动化检索相关示例，动态生成适配当前问题的CoT prompt。
- 聚类备选问题库：对大量候选问题按语义或主题聚类，形成问题组。
- 生成演示答案：调用模型（如ChatGPT）为每个聚类中的问题生成分步解答，构建“问题-答案对”库。
- 相似度检索：当遇到新问题时，计算其与问题库中各聚类的相似度，检索最匹配的示例作为提示模板。
无需人工设计示例，通过数据驱动选择最相关提示，提升推理的精准性和泛化能力。

Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.10625

核心思想：

提出"由简至繁"（Least-to-Most）的提示策略，将复杂问题系统性分解为有序子问题序列。通过引导模型先解决基础性、前提性的子问题，逐步构建解决最终复杂问题的能力，类似于数学证明中"引理→定理"的递进结构。
常规的COT单次生成连续推理步骤（可能因步骤过长导致逻辑断层），Least-to-Most策略显式构建问题依赖图，通过中间答案的渐进式验证，确保每个子结论的正确性传导。

Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.10601
项目链接：https://github.com/princeton-nlp/tree-of-thought-llm

核心思想：

提出"思维树"（Tree of Thoughts, ToT）框架，颠覆传统语言模型从左到右的token级生成模式**。通过构建树状推理结构，允许模型在多个候选推理路径（称为"思维节点"）间进行主动探索、回溯与全局决策，模拟人类解决复杂问题时的系统性思考过程。
将经典搜索算法（如广度优先搜索/BFS、深度优先搜索/DFS）与语言模型结合。
与现有方法的本质差异：Chain-of-Thought (CoT)单一路径的线性推理，无法纠正错误或优化路径；Self-Consistency：生成多条独立推理链后投票，缺乏路径间的交互验证；ToT构建显式搜索空间，通过前瞻（lookahead）与回溯（backtracking）实现系统性探索，在规划类任务（如解谜/创作）中展现显著优势。

Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.00923
项目链接：https://github.com/amazon-science/mm-cot

核心思想：

现有CoT研究聚焦单一语言模态，无法利用视觉信息（如图像、图表）进行跨模态逻辑推导，导致复杂问题(如科学问答、场景理解)的推理受限或产生“幻觉”(错误推理）。该研究提出多模态思维链（Multimodal Chain-of-Thought, CoT）推理框架，将视觉与语言信息深度融合，解决传统单模态CoT在复杂推理任务中的局限性。
提出两阶段多模态CoT框架：
- 第一阶段（Rationale Generation）：融合文本与图像特征，生成多模态推理链（例如结合图像中的物体位置与文本描述推断物理原理）。
- 第二阶段（Answer Inference）：将第一阶段生成的推理链与输入信息拼接输到LLM中进行答案预测，避免多模态噪声干扰。

LLaVA-CoT: Let Vision Language Models Reason Step-by-Step

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2411.10440
项目链接：https://github.com/PKU-YuanGroup/LLaVA-CoT

核心思想：

在通用VLM（如LLaVA）基础上，提出四阶段自主推理流程（总结→视觉解释→逻辑推理→结论生成），替代传统链式思维（CoT）的线性提示方法。例如，面对“图中为何交通拥堵”的提问，模型依次做如下四阶段推理：
- 总结：提取图像关键元素（如车辆密度、信号灯状态）；
- 视觉解释：识别具体视觉线索（红灯时长、车道占用）；
- 逻辑推理：结合常识（长红灯导致车辆堆积）；
- 结论生成：综合得出“信号灯故障引发拥堵”。
提出阶段级束搜索（Stage-level Beam Search）策略，在推理时动态优化各阶段输出的候选路径，提升多步推理的准确性与效率（如优先保留视觉解释正确的路径）
提出LLaVA-CoT-100k数据集，首个面向多阶段视觉推理的结构化数据集，涵盖科学问答、场景理解等任务，标注包括四阶段中间推理步骤，为模型提供明确的逻辑链学习目标。

DriveCoT: Integrating Chain-of-Thought Reasoning with End-to-End Driving

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2403.16996
项目链接：https://drivecot.github.io/

核心思想：

通过引入思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理机制，提升端到端自动驾驶系统的可解释性和可控性，在开环和闭环测试中，性能优于传统端到端方法，验证了方法的有效性。
数据集：基于CARLA模拟器创建DriveCoT数据集，涵盖传感器数据、控制决策及细粒度的思维链标注(如“是否需要变道”“目标车道选择”等推理步骤)。
思维链标注：利用规则驱动的策略，在复杂场景（高速行驶、变道）中生成思维链标注，为模型提供逻辑推理训练数据；

CoT-Drive：Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving with LLMs and Chain-of-Thought Prompting

论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.07234v1

核心思想：

首次将LLM的复杂推理能力引入自动驾驶运动预测，利用CoT prompting技术生成细粒度语义标注，增强对动态场景的理解。
构建首个面向自动驾驶的结构化CoT标注数据集(超1000万token),涵盖背景统计→交互分析→风险评估→预测的完整逻辑链，支撑轻量模型的微调与泛化。
设计双编码器结构，语言指导编码器：处理CoT生成的语义标注；交互感知编码器：提取时空特征(动态交互、运动轨迹)。
利用知识蒸馏策略，将GPT-4 Turbo（教师模型）的场景理解能力迁移到轻量级语言模型（学生模型），实现实时边缘计算(如Qwen-1.5-0.6B仅需0.17秒/场景)。在保持LLM级推理性能的同时，模型参数量降低达90%。

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