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Step-back Prompting 退一步思考:让 LLM 先抽象原则再解题,复杂推理准确率提升 30%

面对复杂问题,模型常陷入细节纠缠而错过底层规律。Step-back Prompting(Zheng et al., 2023)让模型先问一个更高层次的抽象问题,再把普适原则带回原问题求解。本文拆解 Step-back 与 CoT、Self-Consistency 的差异,给出两阶段模板与三类典型场景,并附可直接复用的 Prompt 框架。

2026-08-02
#Prompt技巧#Step-back
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Tree of Thoughts 思维树:让 LLM 学会像专家一样多条路径并行推理

当思维链(CoT)遇到复杂决策、创意发散或博弈类问题时常常一条道走到黑。Tree of Thoughts(ToT)通过让模型同时展开多条思维路径、自我评估并回溯剪枝,把单向推理升级为搜索式推理。本文拆解 ToT 的原理、四步模板与三类典型场景,并给出可直接复用的 Prompt 框架。

2026-07-31
#Prompt技巧#Tree of Thoughts

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#Prompt技巧2#Step-back1#抽象1#Tree of Thoughts1#复杂决策1
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