我们提出一种迭代的思维链工程系统，通过人工评估来优化提示，以显著提高模型性能，并对输入数据集进行评估。

May, 2024

通过最新的评估基准 LatEval，该研究探讨了语言模型在问答提问质量和信息整合方面的潜力，发现大部分模型在运用侧向思考时存在困难，提出了具有挑战性的任务，对于开发高效 AI 助手非常关键。

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

我们的研究采用大型语言模型 (LLMs) 和几种提示技术解决自然语言理解测试中提供的谜题数据集。通过零瞄和少瞄提示，相较于开源模型，我们的专有模型表现出合理的结果。通过分步提示的迭代提示方法，我们进一步改进了结果。通过使用一系列分步提示，我们在字谜题子任务中获得第二名，在句子谜题子任务中获得第 13 名。提示型大型语言模型表现出较强的性能，证明了当提供思维过程分解时，它们具备处理复杂推理的能力。我们的工作揭示了分步解释性提示如何释放大型模型参数中更多的知识。

Mar, 2024

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

这篇论文介绍了在 NLP 领域中进行的关于垂直思维的重要工作，随后探讨了对横向思维的研究不足以及 SemEval 2024 引入的 BRAINTEASER 任务，主要涉及句子拼图和词语拼图两种类型的问题，并借助 GPT-3.5 上使用少量提示的方法处理这两种类型的问题，并从中获得了对两种类型问题性质差异的洞见。在 Sentence Puzzle 和 Word Puzzle 任务中，我们的提示策略在排行榜上分别位列第 26 和第 15。

May, 2024

本研究提出了一种名为跨语言思维提示（XLT）的方法，通过激发跨语言和逻辑推理技能，改善了大语言模型的多语言能力，并在与推理、理解和生成有关的 7 个基准测试中进行了全面的评估，实验结果显示 XLT 不仅显著提高了各种多语种任务的性能，而且还显著减少了不同语言中每个任务平均性能和最佳性能之间的差距。

May, 2023

本研究探讨在理解人的常识推理问题中，如何通过上下文学习和人类反馈和增强学习的方法来提高 LLMs（大型语言模型）的表现，结果表明适当的提示可以增强 LLMs ToM（心理理论）推理能力，这也强调了 LLMs 认知能力的依赖于上下文。

Apr, 2023

使用大型语言模型（LLMs）自动化医疗任务，如临床记录、信息检索和决策支持。我们提出一种修改的 MedQA-USMLE 数据集，用于模拟真实的临床场景，并探索基于思维链（CoT）推理的主观响应生成，以获取正确的医疗问题答案。我们还利用回报训练机制和人类参与，开发了更好的对比学习策略，并通过增量推理的提示得出贪婪解码方法比其他策略更好的结论。

Mar, 2024

通过引入 Hint-before-Solving Prompting (HSP) 方法，将高质量提示应用于大型语言模型的解题过程，有效地提高了推理任务的准确性，并建立了 HSPMATH 数据集，提高了解题准确性。

Feb, 2024