本研究提出有界注意前缀预言机（BAPO）模型，以解决大型语言模型在复杂推理任务中的不足，揭示了内部分沟通带宽限制所带来的挑战。实验证明，连锁思维方法能有效降低任务难度。

本研究探讨大型语言模型在规则导向文字游戏中的应用，提出基于连锁思维的调度框架，显著提升了模型在推理任务中的表现，展示了其在结构化游戏环境中的推理和社交能力。

本研究提出了一种新策略CoT-Valve，通过动态调整推理链长度，解决了连锁思维推理成本增加的问题，显著提高了效率。

本研究提出了一种新颖的顺序问答推理引擎SQuARE，通过自我询问生成多个辅助问题，从而提升传统连锁思维提示方法的推理能力。实验结果表明，SQuARE在推理任务上显著优于传统方法。

本研究提出了“FTCT”合成学习任务，以解决变换器推理中整合分散知识的问题。研究发现，少量示例的连锁思维提示能够增强组合推理能力，且受模型复杂性和数据相似性的影响。