本文从数据分布的角度探讨了链式思维（Chain-of-Thought, CoT）是否为幻象的问题，重新审视了大型语言模型在推理任务中的表现。通过在输入中加入“Let's think step by step”等提示，模型能够生成类似人类的中间推理步骤，从而显著提升其在复杂任务中的表现。然而，这种流畅的推理链条是否真正反映了模型的推理能力仍值得商榷。文章进一步提及埃隆·马斯克对此问题的看法，并以Grok模型为例，分析其在面对链式思维提示技术时的表现。通过这些讨论，文章试图揭示模型推理能力的本质及其局限性。
本文探讨了链式思维（Chain of Thought，简称CoT）是否为一种幻象，并从数据分布的角度重新评估了大型模型的推理能力。研究表明，所谓的CoT推理更像是对训练数据中已有模式的结构化重现，而非真正的逻辑推理。当任务结构、推理链长度或输入格式超出模型训练时的数据分布范围时，模型性能会显著下降。这一发现对当前依赖链式思维提升模型推理能力的研究方向提出了质疑，并呼吁更深入地理解模型推理的本质。
在ICML 2025会议上，一个引人关注的主题是：在信息不完整的环境下，大型语言模型（LLM）是否能够提出正确的问题。随着LLM在复杂推理任务中的表现日益突出，其通过链式思维（Chain-of-Thought, CoT）策略将难题分解为简单步骤的能力成为研究热点。这种策略不仅提高了模型解决问题的效率，还增强了其在数学推理和代码生成等领域的应用潜力。然而，在面对信息缺失的挑战时，LLM能否保持其卓越的推理能力，仍然是一个值得深入探讨的问题。
ACL 2025会议论文聚焦于Prompt设计在大型语言模型（LLM）中的链式思维（CoT）推理过程，探讨其对信息流动的调控作用。由英属哥伦比亚大学、纽约大学石溪分校和浙江大学联合研究发现，Prompt设计的成功依赖于新理论支持，该理论揭示了其效能机制，为未来LLM应用提供了重要参考。
字节跳动与复旦大学的研究团队联合开发了一种名为CAR的自适应推理框架。该框架通过评估模型的困惑度，智能选择短回答或长文本推理，从而实现准确性和效率的最佳平衡。研究还表明，过度依赖链式思维推理（CoT）可能削弱模型性能，而CAR框架提供了一种创新解决方案，优化了推理过程。
微软与香港中文大学合作开发的AI绘画技术ImageGen-CoT，通过引入链式思维（CoT）机制，使AI绘画性能提升了80%。该技术模拟人类思考与推理过程，显著改善了画作细节处理和重点把握问题，生成更精准、惊艳的作品。
