大模型的“推理能力”可通过“思维链”方式实现多步推理，相比一步式作答，能提升结果准确性与可解释性，是任务规划能力的重要支撑。（）

大模型的“推理能力”可通过“思维链”方式实现多步推理，相比一步式作答，能提升结果准确性与可解释性，是任务规划能力的重要支撑。（）

A、正确

B、错误

正确答案：A

答案解析：

提升结果准确性：在面对复杂问题时，一步式作答往往难以全面考虑问题的各个方面和逻辑关系。而“思维链”方式将问题分解为多个步骤进行推理，就像人类思考复杂问题时会逐步分析一样。通过这种多步推理，大模型可以在每一步对中间结果进行分析和验证，逐步推导得出最终结论，从而减少因简单直接作答而可能产生的错误，显著提升结果的准确性。例如，对于一道复杂的数学应用题，一步式作答可能直接给出错误答案，但通过思维链，模型可以逐步分析题目条件、列出式子、逐步计算，最终得出正确答案。

增强可解释性：“思维链”呈现了大模型推理的过程，使得答案的得出不再是一个“黑箱”操作。每一步推理都清晰可见，用户能够理解模型是如何从问题出发，一步步得到最终结论的。这在许多场景下非常关键，比如在教育领域，学生不仅需要知道答案，更需要理解解题思路；在医疗诊断辅助等专业领域，医生需要明白模型给出建议的推理依据。所以，思维链极大地增强了模型推理过程和结果的可解释性。

对任务规划能力的支撑：任务规划通常涉及对复杂任务的分解和有序执行。大模型的推理能力通过思维链实现多步推理，能够更好地理解任务的目标和要求，将任务分解为合理的子任务，并规划出这些子任务的执行顺序和方法。例如在规划一次旅行任务时，模型可以通过思维链先分析用户的兴趣爱好、时间、预算等因素，然后逐步推理出选择目的地、预订机票酒店、规划每日行程等一系列子任务，从而完成整个旅行任务的规划。所以，它是任务规划能力的重要支撑。