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大模型何时应信任自己的修改?一项关于内在自我纠正的风险感知研究

arXiv cs.CL ↗ · 2026-09-30 缓存

这篇 arXiv 论文在 BoolQ、GSM8K 和 Corr2Cause 三个基准上,对 29 个开源权重 LLM 的内在自我纠正能力进行了研究,发现修改可能会将原本正确的答案翻转为错误,并指出自我纠正应当被视为一种选择性的修改策略,而非普遍有益的第二轮处理。

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