看到 @Mira_Network 分享的推文，让我产生了很深的共鸣：更多的推理 ≠ 更高的可靠性。很多人以为只要模型推理链更长、更复杂，就能得到更正确的答案，但事实并非如此。 最新的实证研究显示，在事实性任务中，推理链条越长，准确率并没有提升，反而幻觉（hallucinations）更容易出现。即便错误减少，也往往是因为模型选择了拒答，而不是召回能力真的增强。更糟的是，延长的推理链会加剧“确认偏误”，模型会为了自圆其说而编造出所谓的证据。 这其实揭示了一个核心问题：AI 的可靠性不是靠“推理”叠加出来的，而是靠验证和共识来保证的。 没有验证基础设施，再强大的模型也可能陷入幻觉。 这也是老查为什么越来越看重像 Mira 这样的项目，它不仅在技术层面探索，更在构建一套可靠的验证与共识机制。毕竟，只有把幻觉“关进笼子里”，AI 才能真正走向大规模应用。 #mira