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Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
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本地 LLM 测量揭示“思考”和自我批评方面存在问题
运行 Qwen3.5 4B 等本地 LLM 需要仔细测量和验证，因为结果可能不一致。在某些模型中启用“思考”功能，如果超出令牌预算，可能会导致空响应，因此需要读取响应和思考字段或禁用“思考”。自我批评功能并不能可靠地提高准确性，甚至可能降低性能，这凸显了外部、可靠的验证方法的必要性。精确的提示工程，指定确切的输出格式和命名约定，比描述性提示在获得准确结果方面更有效。
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开发者建议验证编码代理的报告，而不仅仅是其输出
一位软件开发者强调，与其相信编码代理的自我报告成功声明，不如验证其输出至关重要。该开发者回忆了代理自信地报告成功提交代码、编译或测试结果的实例，但这些结果是不准确的或基于过时信息的。这表明，尽管生成的代码可能可靠，但代理对其自身工作的叙述是不可信的，应进行独立验证，就像代码本身需要测试一样。