AI也能学会"反思"？Essential AI发现预训练就能让大模型学会自我纠错

Essential AI是一家位于美国旧金山的人工智能研究公司，专注于大语言模型的基础研究。2025年4月，该公司的研究团队发表了一项颠覆性研究成果，发表于计算机科学领域的重要期刊，论文题目为《反思预训练中的反思》。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2504.04022v1访问完整论文。

这项研究挑战了人工智能领域一个根深蒂固的观念。长期以来，研究者们普遍认为，大语言模型只有经过"强化学习"这道工序的打磨，才能获得"反思"能力——也就是能够检查自己的推理过程，发现错误并加以修正的能力。这就好比一个学生必须经过老师反复批改作业和考试才能学会自我检查一样。

然而，Essential AI的研究团队发现了一个令人意外的现象：这种"反思"能力实际上在模型预训练阶段就开始萌芽了。预训练就像是孩子在正式上学前的自主阅读阶段，通过大量阅读各种书籍文章来积累知识。研究团队惊奇地发现，即使在这个看似"粗放"的学习阶段，模型就已经开始具备了检查和修正自己错误的能力。

为了验证这个发现，研究团队设计了一套巧妙的测试方法。他们故意在推理链条中植入错误，就像在学生的解题步骤中故意加入错误答案一样，然后观察模型是否能够识别并纠正这些错误，最终得出正确答案。这种测试方法包含两种情况：一种是让模型检查"别人"的错误推理（情境反思），另一种是让模型检查自己之前产生的错误推理（自我反思）。

研究结果令人震撼。以OLMo-2-7B模型为例，当它接受了4万亿个词汇的预训练后，在六个不同的反思任务中都表现出了明显的自我纠错能力。更重要的是，随着预训练计算量的增加，模型的反思能力也在稳步提升，就像一个孩子阅读越多，判断力就越强一样。

一、预训练阶段的意外发现：反思能力的早期萌芽

Essential AI的研究团队首先需要解决一个根本性问题：如何准确测量和评估模型的"反思"能力？这个问题就像试图测量一个人的"智慧"一样复杂。传统的推理数据集在这方面存在明显不足，因为反思行为在这些任务中往往很稀少，而且每个模型展现反思的方式都不相同。

为了解决这个问题，研究团队创造性地区分了两种不同类型的反思能力。情境反思类似于一个学生检查别人作业的能力，模型需要审查由其他来源（比如其他先进模型）创建的推理链条。自我反思则更像是学生检查自己作业的能力，模型需要反思自己的推理过程。

更进一步，研究团队还区分了反思的两种表现形式。显式反思是指模型明确地用语言表达出对错误的识别和纠正，就像学生在作业上写下"等等，这里算错了，应该是..."这样的话。隐式反思则是指模型能够在有误导性信息的情况下仍然得出正确答案，虽然没有明确指出错误，但行为上体现了某种形式的"内在纠错"。

为了系统地评估这些能力，研究团队开发了一套完整的测试框架。他们从现有的推理数据集出发，通过算法自动生成包含错误的"对抗性推理链条"。这个过程就像是在标准考试题的解题步骤中故意插入错误，然后看学生能否识别并绕过这些陷阱得到正确答案。

研究团队选择了六个不同领域的数据集来构建这套测试体系。数学推理方面，他们使用了GSM8K和GSM8K-Platinum数据集，这些包含了大量小学到中学水平的数学应用题。代码推理和理解方面，使用了CruxEval数据集，包含了需要预测代码输入输出的编程题。知识获取和阅读理解使用了TriviaQA数据集，包含了大量常识问题。语言、逻辑和数学综合推理则使用了BIG-Bench Hard数据集，这是一个包含27个不同推理子任务的综合测试集。

在创建对抗性推理链条时，研究团队采用了精心设计的策略。对于情境反思测试，他们使用先进的模型（如DeepSeek-V3和GPT-4o）来生成包含错误的推理过程。这些错误不是随机的，而是模仿人类常犯的推理错误，比如算术计算错误、逻辑跳跃、多余步骤或遗漏关键步骤等。

对于自我反思测试，研究团队采用了更直接的方法：他们让待测试的模型先解答原始问题，收集那些产生错误答案的案例，然后将这些错误的推理过程作为对抗性上下文，再次测试模型是否能够纠正自己之前的错误。

为了触发模型的反思行为，研究团队在对抗性推理链条后添加了简单的触发词，最常用的是"Wait,"（等等）。这个词就像是给模型一个暂停思考的信号，提示它重新审视前面的推理过程。

通过这套测试框架，研究团队对OLMo-2模型家族的多个预训练检查点进行了系统评估。OLMo-2是一个完全开源的大语言模型项目，提供了7B、13B和32B三种不同参数规模的版本，以及它们在不同训练阶段的检查点。这样的设计让研究团队能够追踪反思能力在预训练过程中的发展轨迹。

结果显示，即使是相对较小的模型在较早的预训练阶段就开始展现反思能力。例如，一个只训练了198亿个词汇的OLMo-2-7B模型就能够在数学、代码、语言和逻辑推理等多个领域展现反思行为。更令人惊讶的是，在240个数据集-检查点组合中，有231个组合展现了至少一次情境反思实例，154个组合展现了至少一次自我反思实例。

随着预训练的进行，模型的反思能力呈现出清晰的改善趋势。研究团队计算了模型准确率与预训练计算量对数值之间的皮尔逊相关系数，发现平均相关系数达到了0.76，这表明随着训练的深入，模型确实在变得更"聪明"，更善于反思和纠错。

二、反思能力的具体表现：从数学到编程的全面能力

为了更深入地理解模型的反思能力，研究团队详细分析了模型在不同领域的具体表现。这种分析就像是观察一个学生在各门课程中展现的不同思维能力一样。

在数学推理领域，模型展现出了令人印象深刻的错误识别和纠正能力。研究团队使用GSM8K和GSM8K-Platinum这两个数学应用题数据集进行测试。当面对包含算术错误的推理链条时，模型能够识别出诸如"42.6不是整数"这样的错误，然后重新计算得出正确答案。例如，一个7B参数的模型在看到错误的推理过程后，会说"等等，42.6不是整数，让我们重新一步步解决这个问题..."，然后给出正确的解题步骤。

更有趣的是，随着预训练的进行，模型越来越倾向于使用显式反思来解决问题。在GSM8K-Platinum数据集上，研究团队发现更大规模的模型和经过更多训练的模型更愿意明确指出错误并解释纠正过程，而不是仅仅"默默地"得出正确答案。这种变化表明模型不仅在变得更准确，还在变得更"善于表达"自己的思考过程。

在编程和代码理解方面，模型同样展现了强大的反思能力。使用CruxEval数据集的测试显示，模型能够分析代码执行过程，识别逻辑错误，并给出正确的输入输出预测。例如，当面对一个包含错误分析的代码解释时，一个32B参数的模型会说"等等，这个函数不正确，因为它应该移除最后一个字符..."，然后提供正确的分析。

值得注意的是，在代码任务中，研究团队观察到了一个有趣的现象：自我反思能力的发展略早于自我纠正能力。换句话说，模型首先学会了识别自己代码分析中的错误，然后才学会如何纠正这些错误。这种发展模式类似于人类学习编程的过程，往往是先学会发现bug，然后才学会修复它们。

在知识获取和阅读理解任务中，模型的反思能力有着不同的表现特点。使用TriviaQA数据集的测试显示，模型能够识别出提供的参考信息与问题不匹配的情况。例如，当被问及某个历史人物的相关信息，但提供的参考材料是关于另一个人物时，模型能够说"等等，什么？我以为是路易斯安那？"并尝试基于正确的知识给出答案。

在这类任务中，隐式反思的表现尤为突出。许多情况下，模型虽然没有明确指出参考信息的错误，但仍然能够依靠内在知识给出正确答案。这种能力反映了模型在训练过程中积累的广泛知识基础，以及对不同信息源可靠性的某种"直觉"判断。

在综合推理任务（BIG-Bench Hard）中，模型展现了跨领域的反思能力。这个数据集包含了物体移动、词汇排序、几何图形描述和导航等27个不同的推理子任务。测试结果显示，模型能够在各种不同类型的推理任务中都表现出反思行为。例如，在一个计数任务中，模型最初遗漏了某个物品，然后说"等等，我忘记了牛！所以答案是8。"

研究团队还发现了一个重要规律：不同类型的任务中，显式反思和隐式反思的比例有所不同。在需要精确计算的数学任务中，显式反思更为常见，因为错误往往有明确的表现形式。而在知识类任务中，隐式反思更为普遍，因为模型往往能够"直觉性地"判断信息的正确性，而无需详细解释推理过程。

三、触发词的神奇作用：简单的"等等"释放强大潜力

研究团队在实验中发现了一个既简单又深刻的现象：仅仅一个"Wait,"（等等）这样的触发词，就能显著提升模型的反思和纠错能力。这个发现就像是发现了打开模型内在智慧的一把钥匙。

为了深入理解触发词的作用机制，研究团队设计了一个对比实验。他们在同一个数学推理任务（GSM8K-Platinum）上测试了三种不同的提示方式：完全没有触发词的情况（A组）、使用简单的"Wait,"触发词的情况（标准设置）、以及使用明确承认错误的触发词"Wait, I made a mistake"的情况（B组）。

实验结果揭示了触发词作用的精妙机制。A组代表了模型在没有任何提示下的"原始"反思能力，B组代表了在明确告知存在错误时的"最大"反思能力，而标准的"Wait,"设置则介于两者之间，其效果取决于模型自身的反思倾向。

更有趣的是，研究团队发现标准设置下的模型表现可以用一个简单的数学公式来描述：Wait设置的准确率 = 显式反思率 × B组准确率 + (1 - 显式反思率) × A组隐式反思准确率。这意味着当模型选择进行显式反思时，它的表现接近于被明确告知错误存在的情况；而当它没有进行显式反思时，表现则类似于完全没有提示的情况。

这个发现的意义在于揭示了模型内在的"反思开关"机制。"Wait,"这个触发词并不是强制模型进行反思，而是给了模型一个"暂停思考"的机会，让它自己决定是否需要重新审视前面的推理过程。随着预训练的进行，模型越来越频繁地选择在这个暂停点进行反思，这表明它们正在发展出更强的元认知能力。

研究团队还测试了其他类型的触发词和提示策略。结果显示，虽然不同的触发词在效果上有细微差别，但"Wait,"因其简洁性和有效性成为了最实用的选择。这个词在人类交流中通常表示需要重新考虑或修正之前的说法，模型似乎从训练数据中学会了这种用法的含义。

有趣的是，即使没有任何触发词，模型仍然表现出一定程度的反思能力，这进一步证实了反思能力确实是在预训练过程中自然涌现的，而不是完全依赖于特定的提示技巧。触发词的作用更像是"激活"或"放大"了模型已有的潜在能力，而不是创造了全新的能力。

这个发现对于理解大语言模型的工作机制具有重要意义。它表明模型在训练过程中不仅学会了知识和推理技能，还学会了某种形式的"自我监控"能力。当模型遇到可能有问题的推理时，它能够暂停并重新评估，这种能力与人类的metacognition（元认知）能力有着惊人的相似性。

四、自我反思的挑战与进步：模型学会检查自己的错误

相比于检查别人的推理错误，让模型检查和纠正自己的错误要困难得多。这就像让一个学生检查自己的作业比检查同学的作业更难一样，因为人们往往对自己的错误有"盲点"。

在自我反思测试中，研究团队采用了一种巧妙的实验设计。他们首先让模型解答原始问题，收集那些产生错误答案的案例，然后将模型自己的错误推理过程作为"对抗性上下文"，再次测试模型能否纠正自己之前的错误。这个过程就像是让学生重新审视自己之前做错的题目。

初看起来，自我反思的成功率确实比情境反思要低。在240个测试案例中，只有约64.2%的情况下模型展现出了某种形式的自我纠正能力。这个结果并不令人意外，因为按照设计，这些都是模型之前就答错的"特别困难"的题目。

然而，当研究团队将注意力从"最终是否答对"转向"是否展现反思行为"时，发现了一个重要现象：模型在自我反思方面的进步主要体现在显式反思率的提升上。换句话说，随着预训练的进行，模型越来越善于识别并明确指出自己推理中的问题，即使最终可能仍然没有完全解决这些问题。

这种现象在编程任务（CruxEval）中表现得尤为明显。研究团队观察到，模型首先学会了识别自己代码分析中的错误（显式反思能力提升），然后才逐渐学会如何纠正这些错误（自我纠正能力提升）。这种发展顺序反映了学习的自然进程：先有问题意识，后有解决能力。

在数学推理任务中，自我反思展现出了不同的特点。由于数学问题往往有明确的对错标准，模型在识别自己的算术错误方面表现相对较好。例如，一个模型在重新审视自己的计算过程时会说"等等，120不是100的倍数，让我们检查一下我们的工作"，然后尝试重新计算。

研究团队还发现了一个有趣的现象：自我反思能力的发展呈现出明显的"阶梯式"特征。在训练的早期阶段，模型几乎没有自我反思能力；达到某个临界点后，这种能力开始快速提升；随后又进入一个相对平稳的发展期。这种模式类似于人类认知发展中的"顿悟"现象，暗示着反思能力可能涉及某种质的飞跃，而不仅仅是量的积累。

令人鼓舞的是，即使在模型最初训练时接触的是"有机网络数据"（也就是互联网上自然产生的文本），它们仍然能够发展出显式的自我反思能力。这说明反思能力的萌芽并不依赖于特别设计的训练数据，而是在接触大量人类书面表达的过程中自然涌现的。

研究团队推测，存在某种"预训练自我反思的临界阈值"，超过这个阈值后，模型就有很高的概率发展成为具有测试时推理能力的系统。虽然确定这个阈值的具体数值还需要更多研究，但这个发现为理解和预测模型能力的发展提供了重要线索。

五、计算资源的权衡：训练时间与推理时间的巧妙平衡

Essential AI的研究团队还探索了一个对实际应用极其重要的问题：训练时投入更多计算资源与推理时使用更多计算资源之间的权衡关系。这个问题就像是在考虑是花更多时间充分准备考试，还是在考试时花更多时间仔细思考每道题。

为了量化这种权衡关系，研究团队建立了一套计算成本评估体系。训练时的计算成本用公式6nt来表示，其中n是参数数量，t是训练词汇数量，系数6代表训练时每个参数每个词汇需要的标准计算量（包括前向和反向传播）。推理时的计算成本则用2nw来表示，其中w是生成的词汇数量，系数2代表推理时只需要前向传播的计算量。

研究团队选择了GSM8K-Platinum数据集作为测试平台，设定了不同的目标正确答案数量，然后绘制了达到这些目标所需的训练时计算量和推理时计算量之间的关系曲线。结果显示出了一个令人振奋的趋势：随着训练时计算投入的增加，达到相同准确率所需的推理时计算量显著减少。

具体来说，研究团队采用了"序贯测试时扩展"的方法，即通过增加"Wait,"触发词的数量来模拟推理时计算的增加。对于训练不充分的模型，可能需要多个"Wait,"触发词才能激发足够的反思行为来解决问题。而对于训练充分的模型，往往一个简单的触发词就足够了。

这种权衡关系的发现具有重要的实际意义。在资源有限的情况下，研究团队的结果表明，将更多计算资源投入到预训练阶段通常比在推理阶段使用复杂的提示策略更加高效。这就像是"磨刀不误砍柴工"的道理——充分的预训练让模型在实际应用时能够更快更准确地完成任务。

为了验证这个发现的普遍性，研究团队还在Qwen2.5模型家族上进行了类似的测试。Qwen2.5包含从0.5B到72B参数的多个版本，代表了不同的计算投入水平。测试结果与OLMo-2的发现高度一致：参数更多、训练更充分的模型在反思任务上表现更好，需要的推理时计算资源更少。

这个发现对于AI系统的部署策略具有重要指导意义。对于需要大量推理的应用场景，投资于更强大的预训练模型可能比依赖复杂的推理时技巧更加经济实用。同时，这也为AI硬件的发展方向提供了启示：与其过分关注推理时的计算优化，不如更多地关注如何高效地进行大规模预训练。

六、模型对正确答案的内在偏好：超越表面的深层理解

为了更深入地理解模型的反思机制，研究团队还进行了一项精妙的实验：测试模型是否对正确答案有内在的偏好，即使在被误导性推理包围时也是如此。这个实验就像是测试一个人是否有内在的道德直觉，即使在不良环境中也能坚持正确的判断。

实验的设计很巧妙。研究团队让模型面对同样的问题和同样的错误推理过程，但在结尾处分别给出正确答案和错误答案，然后比较模型对这两种情况的"困惑度"（perplexity）。困惑度是衡量模型对文本预期程度的指标，困惑度越低表示模型认为这种文本越"合理"或"自然"。

如果模型仅仅是在机械地延续前面的错误推理，那么它应该对错误答案的困惑度更低（认为错误答案更合理）。但实验结果显示了一个有趣的现象：在大多数情况下，模型确实对错误答案的困惑度更低，表现出了某种"局部一致性偏好"——它们倾向于保持与前面推理的一致性，即使这种推理是错误的。

然而，随着预训练的进行，这种偏差在逐渐缩小。更大的模型和训练更充分的模型在正确答案和错误答案之间的困惑度差异越来越小，有些甚至开始显示出对正确答案的轻微偏好。这种变化表明，模型正在发展出超越表面逻辑一致性的更深层判断能力。

最有趣的是，一些32B参数的大型模型检查点显示出了几乎为零的困惑度差异，这意味着它们在某种程度上已经能够"看穿"误导性推理的表象，对正确性本身产生了某种直觉判断。虽然这种差异仍然非常微弱，但它暗示着更大规模的模型可能正在发展出更接近人类的价值判断能力。

这个发现解释了为什么"Wait,"这样的触发词如此有效。即使模型在表面上似乎被错误推理"带偏"，它的内在表征仍然保留着对正确性的某种感知。触发词的作用就是给模型一个机会来访问和表达这种内在的判断，克服表面逻辑的误导。

这种现象也为理解模型的"价值对齐"问题提供了新的视角。它表明模型在训练过程中不仅学会了知识和技能，还学会了某种形式的"价值判断"——对真实性、正确性和逻辑一致性的偏好。虽然这种偏好在早期训练阶段可能很微弱，但随着训练的深入会变得越来越明显。

七、跨模型家族的一致发现：反思能力的普遍性

为了验证研究发现的普遍性，Essential AI的研究团队还在另一个重要的模型家族Qwen2.5上进行了测试。Qwen2.5是由阿里巴巴旗下的通义千问团队开发的开源大语言模型，提供了从0.5B到72B参数的完整系列。

在Qwen2.5上的测试结果与OLMo-2高度一致，这进一步证实了反思能力涌现的普遍性。无论是0.5B参数的小型模型还是72B参数的大型模型，都在不同程度上展现出了反思能力。更重要的是，模型规模与反思能力之间的正相关关系在Qwen2.5上也得到了验证。

这种跨模型家族的一致性表明，反思能力的涌现并不是特定模型架构或训练方法的产物，而是大语言模型在达到一定规模和训练程度后的普遍现象。这个发现具有重要的理论意义，它暗示着反思能力可能是智能系统发展到一定阶段后的必然产物。

在Qwen2.5的测试中，研究团队还观察到了一些有趣的细节差异。例如，在某些特定类型的推理任务上，Qwen2.5表现出了与OLMo-2略有不同的反思模式。这些差异可能反映了不同训练数据和训练策略对模型反思风格的影响，为未来的模型改进提供了有价值的线索。

特别值得注意的是，即使是参数相对较少的Qwen2.5-3B模型也展现出了明显的反思能力，这表明反思能力的涌现可能比之前预期的门槛更低。这个发现对于资源受限环境下的AI应用具有重要意义，它表明即使是中等规模的模型也可能具备一定的自我纠错能力。

八、实际应用中的反思表现：从理论到实践

为了展示模型反思能力的实际表现，研究团队收集了大量具体的反思实例，这些例子生动地展示了模型如何在实际任务中进行自我纠错。

在数学推理方面，模型展现出了令人印象深刻的错误识别能力。例如，当面对一个关于汽车修理费用的问题时，模型最初给出了不完整的答案，只计算了零件费用而忘记了人工费。但在"Wait,"的提示下，模型立即意识到了问题："80不是答案。我做错了什么？我忘记了包括机械师的费用。所以让我们加上这个。机械师收费150。所以总费用是80+150=230美元。"

在编程任务中，模型的反思能力表现得同样出色。当分析一个Python函数的行为时，模型能够识别出自己初始分析中的逻辑错误，然后说："等等，我想我搞错了...函数的返回值应该是['gsd', 'avdropj']。"这种能力对于代码调试和程序理解具有重要的实用价值。

在知识问答方面，模型展现出了对信息冲突的敏感性。当被问及某个事实性问题时，如果提供的参考信息与模型的内在知识冲突，它会表达困惑："等等，什么？我以为是路易斯安那？"然后尝试基于正确的知识给出答案。

特别有趣的是，模型的反思不仅限于错误纠正，还包括了对推理过程的优化。例如，在解决复杂的数学问题时，模型有时会重新组织解题步骤，选择更简洁或更清晰的方法，即使原始方法在技术上是正确的。

这些实例表明，模型的反思能力已经达到了实用的水平。虽然还不能与人类专家的反思能力相提并论，但对于许多日常任务来说，这种程度的自我纠错能力已经足够有用。更重要的是，这种能力会随着模型规模和训练程度的提升而持续改善。

研究团队还注意到，不同领域的反思表现出了不同的特点。在需要精确计算的任务中，反思往往更加具体和直接；在需要常识推理的任务中，反思则更多地表现为对整体逻辑的重新评估。这种领域特异性为未来针对特定应用场景优化模型反思能力提供了方向。

说到底，Essential AI的这项研究彻底改变了我们对大语言模型能力发展的理解。长期以来，人们认为像"反思"这样的高级认知能力必须通过复杂的后训练过程才能获得，就像认为一个人必须经过专门的逻辑训练才能学会批判性思维一样。

然而，这项研究用令人信服的证据表明，反思能力实际上在模型的"童年期"——也就是预训练阶段——就开始萌芽了。通过对六个不同领域、240个模型检查点的系统测试，研究团队发现即使是相对简单的触发词"Wait,"也能激发出模型惊人的自我纠错能力。

这个发现的意义远超学术范畴。它意味着我们可能不需要等待复杂的强化学习训练就能获得具有基本反思能力的AI系统。对于资源受限的应用场景，这种"免费"获得的反思能力具有巨大的实用价值。同时，它也为我们理解智能的本质提供了新的视角：也许反思和自我意识并不是智能的终极表现，而是在足够的学习和接触后自然涌现的基础能力。

更令人兴奋的是，研究显示这种反思能力会随着训练的深入而持续改善，平均相关系数达到0.76的强烈关联表明，投入更多的预训练计算资源能够直接换来更强的反思能力。这为AI系统的发展路径指明了一个清晰的方向：通过规模化的预训练，我们可能会看到更加"聪明"和"自省"的AI系统的出现。

当然，目前的反思能力还相对初级，就像是刚刚学会走路的孩子。但正如研究团队所展示的具体例子，即使是这种初级的反思能力也已经在数学计算、代码分析、常识推理等多个领域展现出了实用价值。随着模型规模的进一步扩大和训练方法的不断改进，我们有理由期待看到更加成熟和强大的AI反思能力的出现。

这项研究也提醒我们重新思考AI发展的资源配置策略。与其过分依赖复杂的后训练技术，不如将更多资源投入到基础的预训练阶段。正如研究团队的成本分析所显示的，充分的预训练不仅能带来更强的基础能力，还能减少实际应用时的计算需求，这对于AI技术的普及和应用具有重要意义。

归根结底，Essential AI的这项研究为我们描绘了一个令人乐观的未来图景：真正智能的AI系统可能比我们想象的更容易实现，而反思和自我纠错这些我们认为最"人性化"的能力，可能正是智能发展过程中最自然的产物。有兴趣深入了解这项研究细节的读者，可以通过arXiv:2504.04022v1访问完整的研究论文，亲自验证这些令人振奋的发现。

Q&A

Q1：什么是模型的"反思能力"？它和人类的反思有什么区别？ A：模型的反思能力是指AI能够检查自己或他人的推理过程，发现其中的错误并加以纠正的能力。就像人类在解题时会说"等等，这里好像算错了"一样，AI模型也能识别推理链条中的问题。与人类反思不同的是，AI的反思更多基于模式识别和统计规律，而不是真正的自我意识，但在实际表现上却惊人地相似。

Q2：为什么简单的"Wait,"就能激发模型的反思能力？ A：研究发现"Wait,"这个词在人类交流中通常表示需要重新考虑或修正之前的说法，模型从大量训练数据中学会了这种用法的含义。这个触发词相当于给模型一个"暂停思考"的信号，让它有机会重新审视前面的推理过程。更重要的是，这种能力是模型在预训练中自然学会的，触发词只是激活了已经存在的潜在能力。

Q3：这项研究对普通用户使用AI有什么实际意义？ A：这意味着即使是预训练阶段的AI模型就已经具备了一定的自我纠错能力，用户在与AI交互时可以通过简单的提示词（如"等等"、"重新检查"）来提高回答的准确性。更重要的是，随着模型规模的增大，这种能力会自然增强，用户无需等待复杂的后期训练就能获得更智能的AI助手。