CCoT的成功確實暗示了在大型語言模型中，並非所有的思維鏈令牌都是解決問題所必需的。這一發現對於理解大型語言模型的推理機制具有重要意義，具體體現在以下幾個方面：
關鍵信息的識別：這表明模型能夠識別出哪些信息對於解決問題是關鍵的，並能夠在不需要冗長推理的情況下達成正確的結論。這可能意味著模型在某些情況下能夠進行更高效的推理。
推理過程的簡化：這一結果促使研究者重新思考推理過程的結構，探索哪些步驟是必需的，哪些是多餘的，從而可以進一步優化模型的設計和提示策略。
模型的可解釋性：了解哪些令牌對於正確解決問題是必要的，將有助於提高模型的可解釋性，讓使用者更清楚模型的推理過程，並能夠更好地信任其結果。
未來研究的方向：這一發現也為未來的研究提供了新的方向，研究者可以進一步探討如何利用這些關鍵令牌來設計更高效的提示，並改善模型在各種任務中的表現。