本文作者均来自中兴通讯无线研究院「大模型深潜」团队。团队重点攻关方向包括「推理模型构建：蒸馏与强化学习方法」、「无线通信故障定位与根因分析推 理模型」、「多模态推理模型」和「推理加速技术」。核心成员毕业于中国科学技术大学、中国科学院软件研究所等知名高校与科研院所。 近年来，「思维链（Chain of Thought，CoT）」成为大模型推理的显学，但要让小模型也拥有长链推理能力却非易事。 中兴通讯无线研究院「大模型深潜团队」从 「数据静态经验流」 的角度切入，首创 「LLM 自适应题目难度蒸馏」 方法，一举将高质量 CoT 语料的生产效率与效 果同步拉满。 论文标题：Rethinking the Generation of High-Quality CoT Data from the Perspective of LLM-Adaptive Question Difficulty Grading 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2504.11919 这促使业界对参数量低于 70 亿的小型模型开展持续研究，尤其聚焦在复杂数学解题和代码生成等长链推理场景。值得注意的是，借助 DeepSeek- ...