各位开发者，各位对人工智能前沿技术抱有热忱的同仁们： 欢迎来到今天关于大型语言模型（LLM）高级Prompt工程的讲座。今天，我们将深入探讨一个在过去几年中显著提升LLM能力，尤其是在复杂逻辑推理方面表现的关键技术——Chain of Thought (CoT)，即“思维链”或“推理链”。我们将从编程专家的视角，剖析CoT的原理，它如何诱导模型进行多步推演，从而提升逻辑精度，并提供详尽的代码示例和实践指导。 一、 引言：直面LLM的推理挑战 大型语言模型在文本生成、翻译、摘要等任务上展现了惊人的能力，但当面对需要多步推理、复杂计算或深刻逻辑理解的问题时，它们有时会显得力不从心。传统的“直接问答”式Prompt，即直接提出问题并期望模型给出最终答案，常常会导致模型“跳过”中间推理过程，直接给出看似合理但实则错误的结论。这就像一个学生在数学考试中只写答案不写步骤，一旦答案错误，我们无从得知问题出在哪里。 例如，考虑一个简单的算术题：“一个商店有100个苹果。第一天卖了35个，第二天卖了42个。商店还剩下多少个苹果？”如果直接问LLM最终答案，它可能会直接计算 100 – 35 – 42，或 …
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