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Plan-and-Solve Prompting:先计划再求解,Zero-Shot CoT 的进化版

Let's think step by step 是最经典的 CoT 提示,但它有一个致命弱点:AI 可能跳步、遗漏关键步骤或计算出错。Plan-and-Solve (P&S) 的改进极其简单——让 AI 先制定分步计划,再按计划逐步执行。这个改动在数学推理任务上将准确率提升了 7-10 个百分点。本文从 P&S 的两阶段架构(计划阶段→执行阶段)讲起,给出三种改进变体(自验证型 / 分步自检型 / 回溯修正型)、与传统 CoT/ToT/ReAct 的对比、以及一个完整可复用的 P&S Prompt 模板和三个实战场景。

2026-09-09
#Prompt技巧#Plan-and-Solve
Prompt分析

Chain-of-Thought:让 AI 把思考过程写出来,准确率提升 40%

CoT 是让大模型解决复杂问题的关键技巧。本篇讲解 CoT 的 4 种触发方式、适用场景和 3 个实战案例。

2026-07-27
#Prompt技巧#CoT

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#Prompt技巧2#Plan-and-Solve1#推理1#计划1#Zero-Shot1#进阶1
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