2022 年是 diffusion model 登上頂會舞台中央、Chinchilla scaling laws 改寫大模型訓練範式、Chain-of-Thought 讓推理成為可提示能力的一年。NeurIPS 破萬篇投稿，13 篇 Outstanding Paper 裡有 3 篇跟 diffusion 直接相關，Chinchilla 和 data pruning 兩篇挑戰了『大就是好』的信條。ChatGPT 年底發佈前夜，所有拼圖都在這一年的頂會上各就各位。
2022 年是 NLP 從「模型能力展示」走向「模型對齊與控制」的轉折年——InstructGPT 把 RLHF 推上主流、Chain-of-Thought 證明推理能力可以靠提示詞解鎖、Flan 2022 讓 instruction tuning 的方法論成熟化。ACL 與 NAACL 同年全面啟用 ARR 滾動審稿，暴露了大量基礎設施與審稿人負載問題。年底 ChatGPT 上線，NLP 研究的遊戲規則從此改寫。
2022 年是 AI 頂會的轉折年：Diffusion Model 從冒頭變成主流（NeurIPS 兩篇 Outstanding Paper），Chinchilla 改寫 scaling laws 的遊戲規則，Chain-of-Thought 證明大模型能推理，InstructGPT 用 RLHF 讓語言模型學會聽話——而這一切在年底 ChatGPT 上線後瞬間從學術議題變成全球新聞。
第 18 章把 LLM 推理拆成兩個槓桿：推論時用思維鏈增加計算，訓練時用可驗證獎勵與 policy gradient 學出長推理行為。
好的 Prompt 不是一次寫出來的，而是迭代出來的。從最簡單的 prompt 開始，用真實 case 測試，分類錯誤類型，針對性修改。本文涵蓋 System Prompt 三段式結構、推理框架選擇、Few-shot 最佳化、Token 預算管理和六個常見錯誤。