1. 背景

大语言模型（LLM）从最初的“一问一答”，到能够分步推理，再到具备自查自改能力，经历了多个关键阶段。每一阶段都针对实际应用中的新需求，不断提升模型的可靠性、可解释性和稳健性。了解这条成长路线，有助于我们理解“反思机制”出现的背景及其价值。

LLM成长路线：先快后稳

大语言模型（LLM）自诞生以来，最初的“亮点”在于极强的生成能力：你问什么，它都能一次性给出完整答案。这一阶段的模型像极了答题迅速的学霸小明——速度快，但对过程和结果缺乏验证机制。模型表面自信，但底层推理往往不可见，容易出现“跳步”或“幻觉”错误。

Chain-of-Thought：让推理过程外化

为了解决“黑盒式”推理带来的不确定性，研究者提出了思维链（Chain-of-Thought, CoT）方法。简单来说，就是强制模型在解题时，逐步写下每一个推理环节。这一策略让大模型的答案变得“可读”且“可查”，像在草稿纸上做演算——既提升了正确率，也让出错点更容易被定位。

新瓶颈：仅有草稿还不够

然而，实际应用中我们发现，即使模型学会了写“草稿”，还是会犯错。理科生都知道，很多题目在“写完”之后，靠自查才能发现隐蔽的错误。这就像考试时，真正拉开分数差距的是最后几分钟的自查和修正——简单的流程改进往往带来明显的性能提升。

反思机制：引入自查与修正的闭环

因此，当前 LLM 的研究重点逐步转向“反思机制（Reflection）”：让模型在完成初步推理后，主动复盘自己的答案，定位潜在错误，并进行修正。这一机制实质上为模型引入了“自检查”环节——模型从单轮输出进化为“生成-自检-再生成”闭环，大幅提升了稳定性与可控性。典型代表包括 Reflexion 等架构，通过多轮自省，显著提高了任务准确率和鲁棒性。

2. 反思测试

原始测试

使用deepseek-R1 提示词如下：

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5

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## 反思机制
## 反思机制修改