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苹果揭秘 CoT 核心：20% 关键步骤解锁弱模型能力
苹果研究揭示思维链（CoT）内部机制，发现强模型的关键推理步骤可迁移至弱模型。 解决弱模型推理能力不足及强模型推理成本过高的问题，优化推理效率。 仅需强模型 20% 的关键 CoT 步骤即可“解锁”弱模型在复杂任务上的性能，大幅降低推理算力需求。
落地难度
4.0
搞钱系数
4.0
综合指数
4.0
核心亮点
- 是什么：苹果研究揭示思维链（CoT）内部机制，发现强模型的关键推理步骤可迁移至弱模型。
- 核心解决：解决弱模型推理能力不足及强模型推理成本过高的问题，优化推理效率。
- 为什么重要：仅需强模型 20% 的关键 CoT 步骤即可“解锁”弱模型在复杂任务上的性能，大幅降低推理算力需求。
落地难度分析
一人公司需构建“强模型生成轨迹 - 弱模型微调”pipeline，工程门槛在于高质量推理数据清洗与对齐训练，推理端可部署于本地或低成本 API。
盈利潜力分析
买单群体: 需要高频推理能力的 SaaS 厂商、边缘设备开发者、追求低成本的 AI 应用集成商。 思路: 提供“推理增强中间件”服务，或开发基于小模型 + 关键 CoT 引导的垂直领域解题/代码助手，按调用量收费。