思维链推理方法是什么意思？

思维链推理是一种通过使系统能够明确阐述得出答案所采取的中间逻辑步骤来提升人工智能模型性能的方法。它将推理从一个隐藏的过程转变为透明的、顺序的解释。

这种技术通过将复杂问题分解为更小、更易管理的推理步骤来解决问题。它增强了模型的透明度，使最终输出背后的理由对人类来说是可解释的。关键是，它引导模型遵循连贯的思维过程，而非直接跳到结论，模拟结构化的人类问题解决方式。它广泛适用于需要计算或演绎的多步骤问题。

思维链推理在算术、常识推理和符号操作任务等领域显著提升了性能。它使模型能够通过将问题分解为逻辑子步骤来解决以前超出其能力的问题，通过揭示答案的路径辅助调试模型输出，并通过 AI 决策中更高的透明度和可解释性来提升用户信任。