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大型语言模型（LLM）中的思维链（CoT，Chain-of-Thought）方法近年来备受关注，但其推理局限性也逐渐显现。哈佛的华人研究人员发现，尽管CoT方法能够提升LLM的推理能力，但在复杂任务中仍可能出错。与此同时，DeepSeek-R1模型的推出进一步推动了推理技术的发展，为解决这些局限性提供了新思路。研究强调，优化CoT方法和模型架构是未来的重要方向。