主要观点总结
本文介绍了中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队的研究成果，他们提出了一种新的方法——LLM自适应题目难度蒸馏方法，来生成高质量CoT数据，从而增强小模型的长链推理能力。该方法围绕模型-数据动态匹配提出了一条完整的CoT构建流程，具有四大创新点。实验结果表明，该方法可以显著提升不同规模模型的推理性能。论文详细描述了方法框架，并通过实验验证了其效率、有效性与泛化能力。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队来自中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队，专注于大模型的研究与应用。
该团队从数据静态经验流建设的角度出发，提出了基于模型自适应问题难易度蒸馏CoT语料的方法，显著提升了长CoT语料的质量。
关键观点2: 提出了基于模型的自适应题目难度分级方法。
根据模型的固有推理能力建立题目难度分级体系，形成可复用的「静态经验」。依照难度标签构建覆盖全梯度的自适应题库，设计符合课程学习思想的难度分布采样策略。
关键观点3: 通过实验验证了自适应方案的有效性。
在相同计算预算下，自适应方案可持续提升不同规模模型的推理性能。在数学推理和代码生成任务中取得领先表现，对不同参数的模型都能带来稳定增益。
关键观点4: 方法论贡献。
论文构建了一套系统化的CoT数据生成与评估流程，为资源受限环境下的小参数LLM提升链式推理能力提供了新路径。
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