本文通过构建 6 个涵盖用户状态的（包括人格、情绪和心理）中英数据集，探索了 CoT 方式来帮助大型语言模型进行推理和规划，以提供更个性化和优质的用户体验，并提出了一种新颖的演示选择策略，使用中间推理的语义相似性进行，实验证明了我们的方法相对标准提示在所有数据集上均表现出更好的有效性和稳健性。

May, 2023

本文研究了 Chain-of-Thought 方法在 stance detection 任务中的有效性，并展示了其卓越的准确性和相关挑战。

Apr, 2023

该研究通过应用大型语言模型（LLMs），特别是 GPT-3.5 和 GPT-4，结合思维链（CoT），对学生科学评估中的写作回答进行自动评分的应用进行了调查，并专注于克服先前限制研究人员和教育工作者使用自动评估工具的可访问性、技术复杂性和解释性方面的挑战。研究结果表明，GPT-4 相对于 GPT-3.5 在各种评分任务中表现出更高的性能，并且使用 CoT 能够提高评分准确性，特别是当与项目描述和评分标准一起使用时。

Nov, 2023

采用自我审查和连续推导的方法，我们提出了一种名为 Code Chain-of-Thought（CodeCoT）的新策略，通过辅助 LLM 模型生成代码和改进输出，从而显著提高了代码生成的准确性。

Aug, 2023

通过 CoT 提示方法来评估四个语言模型对第三年医学生反思性文章的打分，结果显示 Llama-7b 表现最差，均方误差最高，而 ChatGPT 表现出色，科恩卡帕分数达到 0.53。此外，所选模型均优先考虑用户隐私，允许用户删除自己进行的会话。

Sep, 2023

ChatGPT 使用零样本的思维链式引导在文本上展示了令人印象深刻的人格识别能力，而在识别人格时，还展示了对某些敏感人口属性（如性别和年龄）的不公平性。

Jul, 2023

本文提出了一种用于 CoT 提示的 Verify-and-Edit 框架，通过使用外部知识来编辑推理链以提高其准确性，改善了大语言模型中存在的缺陷，实现了在多个开放型问题回答任务中的准确度提升。

May, 2023

通过对 Chain-of-Thought（CoT）提示方式的研究，我们发现 CoT 的正确操作和数值是 GPT-3 在各种任务中获得准确答案的关键，而错误操作会对性能产生负面影响，这项研究加深了我们对 CoT 提示方式的理解，也提出了有关大语言模型在上下文中学习推理能力的新问题。

Sep, 2023

Chain-of-Thought 提示可以增强大型语言模型（LLMs）的推理能力，现有的 CoT 综合方法针对简单推理任务，导致 CoT 提示的质量低且不一致。为了应对这一挑战，我们进行了 CoT 提示的实证研究并引入了 CoTGenius，一个用于自动生成优质 CoT 提示的新框架。我们进一步采用 CoTGenius 创建了一个广泛的 CoT 数据集，并在该数据集上对 Llama 2-Chat 7B 和 13B 模型进行了微调，得到了 ChainLM 模型。为了解决推理步骤中的累积误差问题，我们提出了一种步骤级辩论方法，其中多个辩论者讨论每个推理步骤，得出正确答案。大量实验证明，与现有模型相比，我们的 ChainLM 模型在解决一系列复杂推理问题方面表现出更高的熟练度。此外，我们对 CoTGenius 中的数据类别对模型性能的影响进行了深入分析。我们在此 https URL 上发布了我们的数据集和代码。

Mar, 2024

本论文提出一种基于链式推理的自动提问方法 Auto-CoT，通过采样具有多样性的问题并生成推理链来构建演示，在十项公共基准推理任务中，Auto-CoT 不断匹配或超越需要手动设计演示的 CoT 范例的性能。

Oct, 2022