让我们详细解读一下这张Prompt图：

图的总体内容：

这张图展示了各种自然语言处理（NLP）任务，以及在这些任务中各种技术和方法的应用。每个任务都有不同的颜色标注，看起来像是一个多彩的任务树。

具体解读：

1. Mathematical Problem Solving（数学问题解决）：

你要搞定数学题？这里有一堆方法帮你，比如CoT（Chain of Thought，链式思维）、Random CoT（随机链式思维）和Complex CoT（复杂链式思维）等等。这些方法让AI像人一样一步一步解题，而不是直接给你一个答案。

2. Logical Reasoning（逻辑推理）：

想让AI变得更聪明会思考？这里有Basic（基础逻辑）、CoT（链式思维）、PAL（计划式逻辑）等方法。就像你在解逻辑题时，一步一步地推理，AI也需要这些技巧。

3. Commonsense Reasoning（常识推理）：

让AI懂点常识，比如“太阳是热的”。这里有CoT、Decomp（分解推理）、Self-Consistency（自我一致性）等方法，帮AI变得更“接地气”。

4. Multi-Hop Reasoning（多跳推理）：

这就像是解答那些需要多步才能搞定的问题。你需要一步步跳跃推理，AI也一样。比如从“李雷喜欢打篮球”推理出“李雷可能买了篮球鞋”，需要多个跳跃的思维过程。

5. Causal Reasoning（因果推理）：

要让AI明白“因为……所以……”的逻辑。比如“下雨了，所以路滑了”。有了CoT和LoT（Logic of Thought，思维逻辑），AI就能搞明白这些因果关系。

6. Social Reasoning（社交推理）：

让AI明白人际关系。比如谁是朋友，谁是同事。CoT和LoT也在这里起作用。

7. Contextual Question-Answering（上下文问答）：

AI要在上下文里回答问题，比如在一段对话中找到答案。用Implicit RAG（隐式检索生成）和Self-Consistency（自我一致性）等方法，确保AI答得准确。

8. Context-Free Question-Answering（上下文无关问答）：

这是问一些独立的问题，不需要上下文背景。ER（Example Retrieval，例子检索）等方法帮助AI搞定这些独立的问题。

9. Spatial Question-Answering（空间问答）：

让AI明白空间关系，比如“桌子上有什么？”用CoT和CoS（Chain of Space，空间链式思维）等方法。

10. Conversational Contextual Question-Answering（对话上下文问答）：

在对话中回答问题，需要搞清楚前后文。用PoT（Prompt of Thought，思维提示）和Self-Consistency（自我一致性）等方法。

11. Dialogue System（对话系统）：

让AI和你聊天，还得聊得有道理，用Basic、CoT、Self-Consistency等方法。

12. Code Generation（代码生成）：

AI写代码，得明白逻辑和结构，用Analogical Reasoning（类比推理）和CoT等方法。

13. Free Response（自由回答）：

AI自由发挥回答问题，用Basic、CoT等方法。

14. Truthfulness（真实）：

确保AI说真话，用S2A（Statement to Answer，陈述到回答）和CoT等方法。

15. Table-Based Truthfulness（基于表格的真实）：

确保AI基于数据表回答时保持真实，用Basic、CoT等方法。

总结：

这张图展示了让AI更聪明、更接地气、更会聊天、更能写代码的各种方法。每种颜色代表不同类型的任务，具体方法列在每个任务下，让你一目了然AI都用什么技巧来完成这些任务。搞懂这些，你就能知道AI是怎么一步步变得更聪明的！