各位同仁，各位编程领域的专家们， 欢迎大家来到今天的探讨。我们正处在一个技术变革的浪潮之巅，而驱动这一浪潮的核心力量之一，便是大模型推理成本的急剧下降。这不仅仅是一个经济学上的数字变化，它正在深刻地重塑我们构建智能系统的方式，并迫使我们重新审视一个根本性的架构选择：我们是应该执着于追求“单次高质量推理”的极致，还是应该更倾向于拥抱“无限循环的自我修正”？ 这并非一个简单的二元对立，而是一个值得我们这些系统架构师、软件工程师和AI开发者深入思考的范式转变。今天，我将从编程专家的视角，结合代码实践、系统设计原理和经济学考量，为大家剖析这一引人入胜的话题。 1. 廉价推理时代的到来：一场范式革命 过去几年，我们见证了计算硬件（如GPU、TPU、ASIC）的飞速发展、模型架构的创新（如Transformer、MoE），以及推理优化技术（如量化、剪枝、蒸馏）的不断成熟。这些进步共同导致了一个结果：每一次模型推理的边际成本正在以前所未有的速度下降。 我们甚至可以将其类比为互联网早期的计算和存储成本下降。当计算变得廉价时，我们从优化每一行代码的CPU周期，转向了更抽象、更易于开发和维护的架构。当存储 …
深度思考：随着模型推理成本的下降，我们是否应该倾向于‘无限循环的自我修正’而非‘单次高质量推理’？
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 …