为什么AI会算错简单数学题？秘密就藏在 "思维链"里！本文用轻松 对话形式解读五篇论文，让你秒懂让AI变身"超级大脑"的黑科技：

1️⃣  手把手教：让AI 在答题前先看 范例，正确率即可从 18% 飙至 57%！

2️⃣  咒语觉醒：仅凭一句  Let's think step by step ，AI立刻聪明 3倍！

3️⃣  双剑合璧： 两招一起用，AI性能暴涨，复杂测试 反超人类平均水平！

4️⃣  群体智慧：让AI生成 多个思维链，用 多数投票机制，性能再提 18%！

5️⃣  自我进化：生成 “题-思维链-答案”合成数据，自我训练，永无上限！

DeepSeek-R1的核心思想源于这些论文的贡献。更为难得的是，这五篇论文皆符合三个特性： 1. 较为浅显；2.极为重要；3.易于落地。这实属罕见，不容错过！

⓵手把手教（ Few-shot-CoT）

彬老师：今天我们来探讨大模型的思维链。说到思维链则不得不提起 Jason Wei的 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》，该论文奠定了“思维链”技术的基础。

小渣：Jason Wei？是不是先在Google，后去 OpenAI的那位天才？

彬老师：对，他在OpenAI负责O1和深度研究工作。实际上，OpenAI的O1、O3推理模型以及DeepSeek-R1的核心思想，都可以追溯到他的这些早期贡献。

弘老师：ason Wei 的方法简单有效。就是在问模型问题的同时，附上示范问题、示范答案及示范答案的思考过程。这样模型有样学样，就能回答的更好了。这里需要注意的是，仅给示范问题的答案而不给思考过程，效果会很差。比如论文中给模型一个问题"罗杰有5个网球，他又买了2罐，每罐有3个网球，他现在有多少个网球？"，如果只告诉它答案是11，而未解释原因，模型是无法做到举一反三的。

小渣：23-20+6=9，模型居然做错了如此简单的数学。

彬老师：如果之前的示范并非单纯告诉它答案是11，而是这样教它：“罗杰一开始就有5个球，而罗杰又买了2罐，每罐3个网球，这里就有6个网球，所以答案是5+6=11。” 它就明白了，回答新题就不会犯这种低级错误了。

弘老师：是的，有了这种思维过程的示范，模型在回答新问题时，也会自然而然地展现出类似的思考路径——自助餐厅有23个苹果，用20个苹果做了午餐，剩23-20=3个苹果，又买了6个苹果，所以现在有3+6=9个苹果。

大饼：哇！就好像我们小时候学数学，老师不仅告诉我们答案，更重要的是教我们解题思路。

彬老师：是的，Jason Wei把这种方法称为Few-shot Chain-of-Thought，简称Few-shot-CoT。论文中该方法将模型性能从18%提升到57%，效果惊人。

小渣：也就是说，模型其实已经"学会"了思考，只是需要我们给它一个示范，告诉它"该怎么思考"？

彬老师：是的，这就引出了我们今天要探讨下一个关键内容，一起来看看第二篇论文。

未完待续....

大白话秒懂五论文—AI大模型思维链的进化揭秘⓶咒语觉醒

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