深度分析 具體化命題提示 (CPP) 提升大型語言模型推理正確率：組合‑知識二分法的實驗與分析 隨著大型語言模型在推理上仍受組合‑知識二分困擾，研究者提出具體化命題提示（CPP），透過四類命題（TP、TN、FP、FN）明確化問題相關斷言，實驗顯示在醫學與數學基準上均超越傳統CoT，提升精確度與穩定性。此外，CPP在不同基礎模型與參數規模上皆表現一致，證明其可擴展性。
