Chain of Thought（CoT），即“思维链”，是人工智能领域中的一个概念，特别是在自然语言处理和推理任务中。它指的是一种推理过程，其中模型在生成最终答案之前，先逐步推导出一系列的中间步骤或子目标。这些中间步骤构成了一个“思维链”，最终引导模型得到正确的结果。

CoT 的主要思想是模仿人类的推理过程，即人们往往在解决问题时不是直接得出答案，而是通过一系列的思考、分析和推理步骤。这种方法可以帮助模型在处理复杂问题，尤其是需要多步骤推理的问题时，提供更透明、更可解释的决策过程。

以下是 Chain of Thought 的一些关键特点：

中间步骤：模型在生成最终答案之前，会先产生一系列的中间推理步骤。
可解释性：由于 CoT 提供了推理过程的可见性，因此它有助于提高模型决策的可解释性。
逻辑推理：CoT 可以帮助模型进行复杂的逻辑推理，尤其是在需要组合多个事实或信息片段的问题上。
上下文利用：在 CoT 中，模型可以利用上下文信息，通过逐步推理来解决问题，而不是仅仅依赖于直接的答案。
以下是一个简单的 Chain of Thought 示例：

假设有一个问题：“Alice 比起 Bob 体重轻 10 公斤，如果 Bob 的体重是 80 公斤，那么 Alice 的体重是多少？”

一个采用 CoT 的模型可能会这样推理：

中间步骤 1：Bob 的体重是 80 公斤。
中间步骤 2：Alice 比起 Bob 体重轻 10 公斤，所以 Alice 的体重是 80 - 10 = 70 公斤。
最终，模型得出结论：Alice 的体重是 70 公斤。

在实际应用中，CoT 可以通过特定的提示（prompt）或训练策略来引导模型生成这样的推理过程。这种方法在提高模型在需要复杂推理的任务中的性能方面显示出潜力，例如数学问题解决、常识推理和阅读理解等。