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CoT（Chain-of-Thought，思维链）推理 是一种让大语言模型（LLM）通过分步推导解决问题的方法，其核心是模拟人类“逐步思考”的过程，而非直接输出最终答案。

一.核心目标

• 复杂问题拆解：将开放式问题（如数学推理、常识推理、逻辑分析等）分解为多个中间步骤，避免模型直接给出 “跳跃性” 结论。
• 可解释性提升：通过显式展示推理过程，增强模型决策的透明度，便于人类理解和验证。
• 性能优化：在需要多步推理的任务（如数学应用题、逻