思维链 | 人人都是产品经理

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用户意图识别与关键词提取 Prompt 设计方法论（上）

Prompt 设计远非简单的语言拼凑，而是一项需要工程化思维的精密工作。本文揭秘了一套实战验证的 Prompt 设计方法论，涵盖关键词提取的8大防幻原则、思维链(CoT)的工程化应用，以及如何通过多模型交叉验证来提升泛化能力。从版本管理到结构化输出，这些经过千次测试总结的实战技巧，将帮助你打造出像代码一样严谨的智能对话系统。

产品不正经

AI应用思维链意图识别

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大语言模型的 Scaling 范式

从“下一个词预测”到“思维链强化”，Scaling Law 正在重塑大语言模型的能力边界。本文基于 Jason Ming 在 CS7000 的演讲内容，系统梳理了 LLM 的两大 Scaling 范式演进路径，并探讨了其背后的技术挑战、认知机制与未来潜力，是一次关于 AI 核心驱动力的深度复盘。

Mico

Scaling范式个人观点大模型

AI,个人随笔

我们找到3位大学教授，聊了聊越来越严重的AI幻觉

从 DeepSeek 为王一博“道歉”到 o3 幻觉率高达 48%，AI 正集体陷入“说真话但乱推理”的怪圈。三位顶尖教授拆解：强化学习奖励函数、思维链规范与数据瓶颈，哪一环才是幻觉根源？答案可能比幻觉本身更难捉摸。

知危

AI幻觉个人观点思维链

AI,个人随笔

🤖 从 “AI 瞎编” 到 “会思考”：思维链如何让大模型更聪明？

在人工智能的发展历程中，曾经的AI常常因缺乏逻辑而“瞎编乱造”，给出令人啼笑皆非的答案。然而，如今的AI已经学会了“边想边说”，能够像人类一样逐步推理并得出结论。这一切的转变，都得益于“思维链”（Chain of Thought，简称CoT）技术的出现。本文将带你深入了解思维链如何让大模型变得更聪明，从技术原理到实际应用，探索AI从“语言模仿器”向“类人智能”的关键进化路径。