思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）是提升大语言模型推理能力的关键技术，由Google研究团队提出。核心思路很简单：让模型在给出最终答案之前，先输出中间推理步骤，就像人类在做数学题时会展示”先算这部分，再带入那个公式”的思考过程一样。这种方法能显著提升LLM在数学推理、逻辑推断、复杂问题分解等任务上的表现。本视频用生动实例讲解思维链的原理、几种主流实现方式（Zero-shot CoT、Few-shot CoT），以及为什么”让模型多想一步”就能带来质的飞跃。