关于OpenAI发布的CoT（Chain of Thought）思维链的研究成果，主要集中在提升大模型的推理能力和理解能力上，并非直接针对监控或阻止大模型的恶意行为。不过，这项技术的进步确实有助于构建更安全、可控的大规模语言模型。

对于监控和防止大模型的恶意行为，通常涉及以下几种方法：

1. 预训练阶段的伦理指导：在训练模型时，使用过滤机制来排除有害内容。

2. 后处理审核：通过人工或自动化工具对模型输出进行审查，以识别并修正不当内容。

3. 用户反馈循环：鼓励用户提供有关模型行为的反馈，以便持续改进和调整。

4. 透明度与责任：公开模型的工作原理和潜在局限性，让用户了解其使用范围和限制。

这些措施共同作用，可以在一定程度上预防和控制大模型可能产生的不良影响。