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新的 LLM Prompting 方法可能超越 Chain-of-Thought

一篇新论文表明，对于先进的大型语言模型（LLM），标准的 Chain-of-Thought (CoT) Prompting 可能正在变得不那么有效。研究人员发现，对于某些推理任务，尤其是在数学领域，简单的零样本提示（zero-shot prompts）可以优于少样本 CoT 示例。这归因于“引导-干扰”的权衡，随着模型的改进，CoT Prompting 的风格和格式要求可能会分散核心推理过程的注意力。