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。

随着AI技术的不断发展，如何提升其可解释性和推理能力成为研究热点。本文深入探讨了“思维链”（Chain of Thought, CoT）技术，不仅解释了CoT的核心概念和价值，还展示了如何通过具体示例和提示词来提升模型的表现。

DeepSeek作为一款新兴的人工智能产品，为何能在短时间内迅速崛起并重新定义市场格局？本文作者凭借其在互联网行业多年的产品增长经验，深入剖析了DeepSeek出圈的核心原因。

这是一份写给非技术岗的产品经理/运营的CoT（思维链）应用指南。

OpenAI 推出的 o1 模型，以其独特的推理模式，在编程和数学领域展示了显著的能力，引发了对通向 AGI（通用人工智能）新路径的广泛讨论。

OpenAI发布的o1系列模型标志着AI推理能力的飞跃，它在数学解题、代码生成等复杂任务上展现出了前所未有的能力，为AI向通用复杂推理的迈进铺平了道路！

大家都知道生成式AI在写作上的能力很强，但如果是写网文，表现就不敢恭维了。除了AI对与网文的理解和把握比较差之外，方法也有关系。这篇文章，作者分享的“思维链”这个方法，希望能解决你的问题。

从本质上来看，提示工程也是一种人机交互的方式，大模可以结合我们输入的提示词，输出指令相关的内容。那么，如何理解提示工程的相关概念？如何借助AI工具生成好的提示词？一起来看看本文的分享。