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新研究表明，如果不加以仔细管理，LLM 的自我修正可能会降低性能。

一篇新研究论文引入了一个基于控制理论的框架，用于分析大型语言模型（LLM）中的迭代自我修正何时有利或有害。该研究提出了一个基于纠错率（ECR）和误差信息率（EIR）的诊断方法，以确定是否应继续优化。在七个模型和三个数据集上的实验显示，有效的自我修正需要 EIR 阈值低于 0.5%，而某些模型（如 GPT-5）在超过此阈值时性能会下降。