待验证50% 置信事实精确时间

思维链（CoT）技术把中间步骤显式写到输出token序列中，用序列长度换取原本缺失的计算深度

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/4

首次发现

来源

System 1 与 System 2 AI模型到底差在哪？

涉及实体

Chain-of-Thoughtconcept

相关事实

待验证思维链通过将中间步骤外化为文字，等效于将模型的有效计算深度从单次前向传播的层数扩展为层数乘以推理步骤数73% 相似待验证CoT将模型的思考预算完全绑定在输出token数量上，每多思考一步就需多生成文字，增加计算成本并受制于自回归解码的串行瓶颈71% 相似已验证CoT的核心发现是当模型被要求逐步思考时，在算术、常识推理等任务上的准确率大幅提升70% 相似已验证推理能力基于思维链（Chain-of-Thought, CoT）技术，模型在给出最终答案前生成内部逐步推导过程69% 相似待验证CoT通过让模型在给出最终答案前逐步推理，可在数学推理等复杂任务上将准确率提升40%以上68% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/973489

MCP

get_claim(id=973489)