近年来，人工智能（AI）系统发展迅速，在图像分类、语音识别和语言翻译等许多领域实现了人类水平的性能。然而，当谈到更复杂的推理能力时，与人类多才多艺、适应性强的思维相比，今天的人工智能仍然存在不足。这项新技术被称为“思维链提示”，旨在通过使人工智能系统能够展示逐步的推理过程来提高人工智能系统的推理能力。 什么是思维链提示？ 它是一种允许人工智能通过以逻辑和顺序的方式将其相互连接来创建逐步解释的方法，以便得出答案。该方法通过创建示例来演示通过“思维链”解决问题，从而提供一系列连贯的中间推理步骤。
思维提示链的好处
它通过将复杂的过程分解为中间步骤来提高理解。 它为人工智能的思维过程提供了可解释性和系统性。 它适应常识和象征等 阿曼手机号码列表 推理方法。 它可以通过最少的训练为已经训练好的语言模型添加推理能力。 可以通过头脑风暴产生更多的想法。 尽管我们已经提到了有希望的发展，但仍有一些问题没有得到解答。随着更大的语言模型和更多的表示形式，推理技能可以扩展多少？这种方法能否超越逻辑扩展到因果推理？这些语言模型通过推理理解现实世界事件的可靠性如何？人工智能也能学会自发地创造思维链吗？ 通过正确的训练，人工智能能够为以前从未见过的各种情况创建解决方案，就像人类可以使用逻辑推理新问题一样。
以便得出答方法通过创建示例来演示通过
“思维链”解决问题，从而提供一系列连贯的中间推理步骤。 这里的方法实际上很简单，举例说明人工智能如何得出答案。 例 DV 线索 如：如果 Ezgi 有 12 个苹果，并将其中 8 个送给她的朋友，她还剩下多少个苹果？让我们看一个人工智能解决问题的思维过程的例子： 1- Ezgi 有 12 个苹果。 2- Ezgi 给了她的朋友 8 个苹果。 3- 所以还剩下 12 – 8 = 4 个苹果。 4- 因此答案是 4。 通过几个例子，人工智能还可以针对新问题创建自己的思维系统。研究人员在各种大示完成了任务，将挑战性问题的解决率从 33% 提高到 57%。 – 常识推理：不断提高常识推理的表现，例如评估历史或体育赛事。 – 符号推理：基于简短的例子，他能够进行概括，因为他在较长的测试中学习了推理模式。
