Chain-of-Thought（CoT，思维链）是一种通过引导 LLM 逐步展开中间推理步骤来提升复杂任务表现的 concepts/prompt-engineering 技术。其核心观察是：当模型被要求"展示推理过程"而非直接给出答案时，在数学、逻辑和多步推理任务上的准确率显著提升。

Zero-shot CoT

Kojima 等人发现，仅需在提示末尾添加 "Let's think step by step"，就能在无示例的情况下激活模型的推理能力。这种 Zero-shot CoT 方法无需构造复杂的示例，使用成本极低，适用于快速验证推理任务。其效果在不同模型上差异较大，通常在较大参数量（100B+）的模型上表现更稳定。