思考連鎖プロンプティング（CoT）の限界を克服するためには、いくつかの新たな手法が考えられます。まず、CoTのプロンプト設計を改善することが挙げられます。具体的には、より多様な推論の例を提供し、モデルが異なる視点からの推論を生成できるようにすることが重要です。また、モデルの出力を評価するための新しいメトリクスを導入することも有効です。従来の精度やF1スコアに加えて、推論の多様性や創造性を評価する指標を用いることで、CoTの効果をより正確に測定できるようになります。さらに、モデルの内部構造を改良し、推論過程をより柔軟にすることで、事前知識に依存しない新たな推論を生成する能力を向上させることも期待されます。これにより、CoTが持つ限界を克服し、より効果的な推論を実現することが可能になるでしょう。