本研究探讨了链式思维提示（CoT）对大型语言模型（LLMs）推理能力的影响。实证分析表明，CoT提示显著提升了模型在数学和推理任务中的表现，但也存在输入偏见问题。研究提出了CoTGenius框架以生成高质量CoT提示，并通过辩论方法解决推理步骤中的误差。尽管在医疗等领域的应用增加，现有方法在提高CoT推理准确性方面效果有限，突显了获取准确推理的挑战。