10 种最新的思维链（Chain-of-Thought, CoT）增强方法

防御式链式思维（Chain-of-Defensive-Thought）

该方法通过引入结构化、防御性的推理示例，提高大语言模型在面对被污染或误导信息时的稳健性。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.20769

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混合链式思维（Hybrid-CoT）

提出一种自适应混合推理模型 AdaR1，结合长链推理（Long-CoT）与短链推理（Short-CoT），并通过双层优化策略自动选择更有效的推理路径。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.21659

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语义级与词元级协同CoT（T2I-R1）

用于文本生成图像任务：语义级CoT规划提示意图，词元级CoT控制像素生成，二者由 BiCoT-GRPO 模块协调，提升图像生成质量。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.00703

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推测式链式思维（Speculative CoT, SCoT）

SCoT 通过轻量模型并行预测多个推理路径，筛选后再由主模型修正，大幅降低延迟（可达48%–66%），提升推理效率。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.19095

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协作式链式思维（Collaborative CoT, Co-CoT）

该方法将推理过程划分为多个可编辑模块，用户可以逐步查看、修改并重新运行推理，适配不同用户的认知风格和目标。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.17091

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跨语言语音链式思维（XS-CoT）

针对非主流语言任务，该方法将语音翻译与推理链整合，采用半隐式CoT机制压缩中间步骤，有效提升非核心语言的响应准确率（最高可达45%）。
📄 论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.20835

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检索增强链式思维（CoT-RAG）

结合知识图谱与RAG机制，包含三项核心设计：① 知识图驱动的推理链生成；② 面向案例的可学习RAG组件；③ 基于逻辑的伪程序执行提示。
📄 论文链接：https://huggingface.co/papers/2504.13534

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无监督视觉链式思维（Unsupervised Visual CoT, UV-CoT）

在视觉任务中对模型生成的边界框进行比较排序，通过偏好反馈训练模型，逐步优化其图像级推理能力。
📄 论文链接：https://huggingface.co/papers/2504.18397

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主动学习链式思维（CoTAL）

融合CoT与主动学习策略，引入课程对齐评估、人类提示设计以及教师-学生式反馈机制，使模型在自动评分等任务中准确率显著提升（GPT-4 提升24.5%）。
📄 论文链接：https://huggingface.co/papers/2504.02323

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长链推理解构（Deconstructing Long CoT, DLCoT）

将长推理路径拆解为多个子步骤，简化中间过程并优化错误传播路径，从而提升训练样本效率与最终推理质量。
📄 论文链接：https://huggingface.co/papers/2503.16385