自我批评循环（Self-Critique Loop）：让模型检查自己的输出

原理

在自我批评循环（先批评后修订，Critique-then-Revise）中，你让模型先在一个单独的步骤中评估自己给出的方案——然后才进行修改。这与在一次提示中要求“仔细解决这个任务”不同，它分成有意识的几个步骤：先生成，再检查，然后改进。

为什么分开进行效果更好

如果你在同一次请求中既要方案又要求仔细检查，模型往往会在生成方案的同一条思路里评估自己的输出——某个特定思维方向导致的错误通常就发现不了。而另起一轮、以全新的视角审视已完成的输出，反而更容易发现生成过程中本身看不见的错误。

一个实践示例

用全新上下文进行审查：你在一个新的请求中只提供最终代码（不包含之前的思考过程），并明确要求查找错误。由于不记得自己之前的“论证过程”，模型审查代码时会更中立。

局限：自我确认

自我批评循环并不能保证结果没有错误。如果对任务本身存在根本性的误解，模型往往会在自己的检查中重复同样的误解。要获得真正独立的判断，需要借助第二个模型或人工作为审查方。