书接前回，继续聊思维链。
在《DeepSeek R1 的5大创新点及其教育教学意义》一中文，自留地结合自己的理解，介绍了思维链（Chain of Thought，CoT）在包括 DeepSeek在内的推理模型中的重要价值。
图片源自emeritus.org，特别鸣谢！
人工智能从传统的聊天模型，转向了推理模型。
用户在与聊天模型交互时，对话通常通过来回问答交流进行：从一个简单的问题和一些背景开始（提示词），然后是模型的响应和输出，其中可能包括要求提供更多详细信息或反馈。
当用户与模型互动时，这个迭代过程会继续进行。
相比之下，推理模型采用了一种结构化的问题解决方法，而不仅仅是数据检索和文本生成。
推理模型的运作方式不同于聊天模型；一旦用户给出提示，推理模型不会直接寻求进一步的澄清或反馈。相反，它们会分析所提供的信息并努力得出最终答案。
推理模型旨在将复杂问题分解为更小的步骤，并使用逻辑过程按顺序解决它们。
传统的 AI 模型擅长识别海量数据集中的模式，但在需要逐步逻辑思维的复杂决策和解决问题任务中却举步维艰。
与依赖统计相关性的传统机器学习模型不同，人工智能推理模型应用结构化逻辑和情境感知来提高决策准确性和自动化程度。
通过利用逐步推理、自我修正和外部知识检索，这些模型弥合了类人思维与人工智能自动化之间的差距。
推理模型标志着从统计预测到结构化智能的范式转变。
推理模型的出现标志着 AI 能力的重大飞跃，为企业、研究人员和开发人员提供了新的可能性。
推理模型的发展，思维链功不可没。
在人工智能领域，思维链是一个非常非常新的概念。
2022 年 1 月，思维链的相关论文才被放到 arxiv 上，成果也特别惊艳，在当年五月，谷歌的年度开发者大会 Google I/O 2022 也对思维链这一研究成果进行了宣传。
而让思维链闻名世界的，是思维链的提出者，华人科学家 Jason Wei。
2020 年，Jason Wei 本科毕业，成为谷歌大脑的高级研究员。
思维链提示是一种复杂的提示技术，旨在通过鼓励大语言模型以连续的方式表达他们的思维过程，来增强他们的推理能力。这种方法强调中间步骤的生成，使模型能够表达出导致最终结论的逻辑思路。
思维链提示是人工智能中的一种方法，通过将复杂的任务划分为一系列逻辑步骤以最终解决问题，模拟类似人类的推理过程。这种方法反映了人类智能的一个基本方面，为解决问题提供了一种结构化的机制。换句话说，思路链提示基于将复杂问题分解为可管理的中间思维并依次得出结论性答案的认知策略。
与标准提示方法不同，在标准提示方法中，模型可能会直接尝试生成答案，而思维链提示则要求模型展示它是如何得出该答案的。
思维链提示不仅仅是生成连贯且相关的响应，它还要求 AI 从头开始构建整个逻辑论证，包括前提和结论。
中间推理步骤的重要性怎么强调都不为过。
解决复杂问题通常需要多次逻辑推理，而思维链则为这一推理过程提供了支撑。通过阐明每个步骤，大语言模型可以更好地将其输出与手头任务的细微差别保持一致，从而获得更准确、更可靠的响应。
思维链提示法的核心是模仿人类的认知过程，鼓励大语言模型模拟人类推理问题的方式。
这种提示技术背后的认知模型借鉴了心理学的推理和决策理论。
在人类认知中，复杂问题通常通过分解来解决，将较大的问题分解为更小、更易于管理的部分。
大语言模型，尤其是那些围绕 Transformer 架构构建的大语言模型，旨在根据从大量数据集中学习到的模式来理解和生成语言。
通过采用 CoT 提示，这些模型可以有效地模拟类似人类的推理过程。
大型语言模型的固有挑战之一是其响应的所谓“黑箱”性质。
在传统方法中，大语言模型会生成输出，但得出该结论的路径通常不透明，导致用户和研究人员无法确定模型如何得出答案。
思维链通过提供模型决策过程的清晰视图解决了这个问题。
通过逐步解释其推理过程，可以更轻松地追踪模型结果背后的逻辑。
思维链提示的实际意义非常广泛，涵盖了众多应用。
在推理模型中，思维链（Chain of Thought）是特别富有教育意义和教育价值的提示技术。
在人工智能推理模型中的应用，不仅提升了 AI 的推理能力，还对教学与学习具有深远的影响。
它能促进学习者的认知发展、元认知能力、批判性思维，并且可以用于教师教学和学生自主学习。
1、示范推理：教师可以用 AI 生成的思维链作为教学材料，引导学生理解复杂概念。
2、思维比对：让学生尝试将自己的思维链条写出来，以提升逻辑表达能力。让学生把自己的问题解决思路与推理模型的思维链进行推理对比，分析 AI 与自己的推理方式有何不同，并反思如何优化思维路径。让学生输入自己的解题思路，与 AI 的 CoT 进行比对，反思自己的思维方式，找出改进点。
3、深度对话：教师可以结合推理模型根据某一个问题所生成的思维链，教导学生围绕着思维链中的知识点和问题解决过程，进一步与大语言模型深度对话，在深化理解内化知识的基础上，进一步提升分析问题和解决问题的能力。
4、分层追问：教师可以让学生围绕着推理模型所生成的推理步骤，让生成式人工智能或者学生自己据此生成/设计分层问题，帮助不同水平的学生学习。
5、诊断漏洞：教师可以让 AI 解析学生的解题思路，基于推理模型的思维链来诊断学生的思维漏洞，找出可能的误区，从而提供精准干预。
思维链使生成式人工智能不再是“黑箱”，而是一个透明的推理伙伴。
这不仅提升了生成式人工智能的教学价值，也为学生提供了可视化的思维路径，帮助他们培养批判性思维、元认知能力和深度学习能力。
通过合理设计，教师可以将 CoT 广泛应用于课堂教学、自主学习、评估反馈等多个环节，使 AI 成为真正的“认知工具”，助力教学与学习的变革。
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