问题一：Chains架构带来的好处是什么？
参考答案：
Chains架构让AI的推理过程回归到我们认知中流程应有的样子，提高了可控性和可预测性。
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问题二：Chains架构是否依赖人脑思考并固化推理过程？
参考答案：
是的，Chains架构在一定程度上依赖人脑思考并固化推理过程，通过将推理过程分解为多个LLMChain的串联，使得每个步骤更加明确和可控。
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问题三：什么是Self-Consistency(SC)机制？
参考答案：
Self-Consistency(SC)机制可以简单理解为“一个问题，让多个人参与多步思考和回答，最终由另一个人去评分，选出一个最佳答案。”即为一个问题一次性生成多个Chain of Thought（CoT），并为每个CoT的推论投票，最终得到最接近结果的推论。 
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问题四：Self-Consistency(SC)机制中，投票使用的是什么评价函数？
参考答案：
投票常用的是BERT Score或n-gram作为评价函数。
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问题五：什么是Tree of Thought (ToT)？
参考答案：
Tree of Thoughts（简称ToT）是由多条Chain of Thought（CoT）链构成的一棵树。它揭示了AI是可以通过推理决策过程自主延伸的，这是一个重大的突破。 
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