女士们，先生们，各位编程领域的专家同仁们，大家好！ 欢迎来到今天的讲座。我们正身处一个由人工智能飞速发展所塑造的时代，而其中最引人注目的变化之一，莫过于大型语言模型（LLM）推理成本的持续下降。这不仅仅是一个经济学现象，更是一个深刻的技术转折点，它迫使我们重新审视AI系统设计中的一个核心哲学问题：当每次推理的成本变得微不足道时，我们是应该继续追求“单次高质量推理”的极限，还是转向一种“无限循环的自我修正”范式？ 这个问题乍听之下可能有些抽象，但在我们日常的编程实践中，它正变得越来越具象。过去，我们倾向于精心设计提示（prompts），投入大量精力进行模型微调，构建复杂的检索增强生成（RAG）系统，目的就是为了让模型在第一次尝试时就给出尽可能完美的答案。这是一种追求“一击必中”的策略。然而，随着推理成本的降低，我们是否可以允许模型进行多次尝试，甚至在失败后自行评估、自行修正，直到达到满意的结果？这正是今天我们深入探讨的主题。我们将从编程专家的视角出发，剖析这两种范式的内在逻辑、技术实现、优缺点以及它们在未来应用中的潜力。 1. 成本曲线的魔力：为何现在讨论这个问题？ 在深入探讨两种范式之 …