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这本中国人写的大模型书已经在外网被很多人引用为 2025 年最好的大模型教材，reddit、X 上很多人在推荐，有人说第一次知道大模型到底在干嘛。
这本书把transformer 架构、预训练、微调、对齐、推理、token 流过程这些以前绕来绕去的知识点统统串在了一起，构成了一套有体系的解释框架。
它把 Chain-of-Thought（CoT）提示词的原理、发展脉络、不同类型、改进方向全都做了非常细致的归纳，比如：
为什么"分步骤提示"能提升模型的推理能力 ？
自动生成 CoT 的方法有哪些 ？
各类 CoT prompt到底有什么区别？
这些方法在什么场景下有效，什么模型上适配性最好。
如果你打算了解大模型怎么做逻辑推理、怎么构造有效 prompt，这篇文章的参考价值远高于那些碎片博主总结。
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