大型语言模型(llm)已经变得越来越复杂，能够根据各种提示和问题生成人类质量的文本。但是他们的推理能力让仍然是个问题，与人类不同LLM经常在推理中涉及的隐含步骤中挣扎，这回导致输出可能在事实上不正确或缺乏逻辑。 考虑以下场景:正在阅读一个复杂的数学证明。虽然最终的答案可能很清楚，但关键在于理解初始条件和结论之间未说明的步骤。在交谈中也一样，我们依靠中间的假设和背景知识来理解所说的话。这种内隐

如果是直接写ant，后面不加什么参数，那么有时候输出的信息会很少，比如有target（init）是创建一些目录，而这些目录已经存在， 那么ant什么也不输出 init: compile:     [javac] E:\Document\AntProject\build.xml:14: warning: 'includeantruntime' wa s not set, defaul