本研究提出了压缩思维链（CCoT）框架，以解决链式思维解码在推理性能与生成延迟之间的权衡问题。实验结果表明，CCoT能够提高推理准确性，并灵活调整思维代币的数量。

研究提出了一种名为“思维骨架”的方法，用于降低大型语言模型的生成延迟。该方法通过先生成答案的骨架，然后同时完成每个骨架点的内容，显著提高了速度。研究还展示了提升语言模型以更像人类思考的方式来提高答案质量的潜力。