## 695｜清华团队最新研究发现：给AI喂个“假答案”，智商瞬间暴涨？

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

这两天，我看到清华大学的一篇论文，内容非常有意思，而且咱们每个人都能用得上，它能够让咱们更好地使用AI工具。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025121022/1895558795757761144/121022.png)

研究团队通过实验发现：给AI出数学题，直接让它做的准确率是90.9%。但如果先给AI一个错误答案，让它验证这个答案对不对，然后再做题，准确率直接升到95.7%。更离谱的是，就算你给的是个完全瞎编的答案，效果也差不多。

这意味着什么？意味着你以后用AI解决复杂问题时，只需要多打几个字，就能让准确率提升5%。不需要换更贵的模型，也不需要学复杂的提示词工程，就是这么简单。

说实话，这个结果让我想起一句话：有时候错误的答案也比没有答案更好。

这篇论文的标题，翻译成信达雅的中文就是“让大语言模型先验证简直就是免费的午餐”。清华团队把这个方法叫做“Verification-First”，简称先验策略。

那么，为什么“验证错误再回答”比“直接生成正确答案”更容易？这背后藏着什么样的认知规律？今天我就和你好好分享下这项研究。

先说说先验策略具体怎么操作。我们来看一道经典的数学题：球拍和球一共1.1元，球拍比球贵1元，球要多少钱？很多人第一反应是0.1元，但这是错的。正确答案是0.05元。当然，如果你在这里卡壳的话，应该庆幸你已经不用再上小学了。

传统做法是直接问AI：“有道数学题是球拍和球一共1.1元，球拍比球贵1元，球要多少钱？现在请你一步步思考并给出答案。”这就是标准的思维链方法。

而先验策略是这么问的：“有道数学题，球拍和球一共1.1元，球拍比球贵1元，球要多少钱？我猜答案是1元，你先验证这个答案对不对，然后再一步步思考找到正确答案。”

神奇的事情发生了。当AI被要求先验证“1元”这个明显错误的答案时，它会自然地检查：“如果球是1元，那球拍就是2元，加起来是3元，不对啊，题目说的是1.1元”。这个验证过程，反而帮AI理清了数学关系。

清华团队在多个基准测试上测试了这个方法，数据相当扎实。在GSM8K（小学数学题）基准测试上，标准推理方式的准确率是90.9%，用了先验策略后，准确率提升到95.7%。更有意思的是编程任务，在HumanEval这个编程基准测试上，标准推理方式的通过率是81.1%，先验策略直接提升到90.2%。这意味着AI写代码时，十道题能多对一道，对程序员来说这可不是小数字。

说完基本操作和数据，接下来这个发现，才是真正让我震撼的地方：你给的答案质量根本不重要。

因为研究团队测试了三种给答案的情况：给正确答案、给随机数字、给明显错误的答案。结果显示，给正确答案时准确率最高，达到96.7%；但给随机数字“1”时，准确率也有95.7%，只差1个百分点。这说明什么？这个策略的关键不是你给的答案本身，而是让AI进入“验证”这个动作。

研究团队还做了个进阶版本，叫“迭代验证”。简单来说，就是让AI反复验证：第一次生成一个答案，第二次验证这个答案并生成新答案，第三次再验证新答案……这样迭代几轮。结果发现，这种方式比其他所有“测试时扩展”方法都要好。

你可能会问，什么是“测试时扩展”？

这是一个今年比较火的AI分支研究方向，目标就是在AI推理的时候，通过多次尝试、自我纠正等方式提升准确率。简单来说，就是不改模型本身，而是通过更聪明的推理策略来提升效果。常见方法有“Self-Correction”，就是提醒AI自我修正，还有“Best-of-N”，这个你可能也见过，就是先生成N个答案，让AI来选最好的。

但这些方法都有个问题：它们会保留整个推理过程的历史记录，导致上下文越来越长，错误也会累积。而前面提到的这个“迭代验证”方法，只保留上一次的答案，每次都从零开始推理，这样既避免了上下文过长，又防止了错误累积。说实话，我觉得这个设计很巧妙，这就像你做错题本，不是把所有错误过程都记下来，而是只记录“上次错在哪”，然后重新做一遍。

更关键的是成本，这个先验策略平均只多消耗20%-50%的token。这是什么概念？咱们先对比下其他方法，“Self-Consistency”需要生成多个答案然后投票，token消耗是好几倍；“Best-of-N”更夸张，生成N个答案，成本直接乘以N。所以先验策略的性价比，确实称得上“几乎免费的午餐”。

这项研究还有个有意思的地方，它几乎对所有模型都有效。研究团队测试了Qwen2.5系列（从1.5B到72B）、Llama3系列（从1B到70B），甚至还有GPT-4o这种闭源商业模型。无论模型大小，先验策略都能带来稳定提升。也就是说，不管大家用的是什么AI模型，都可以试试这个办法。

当然，这个方法也不是万能的。研究发现，这个先验策略在逻辑密集型任务上效果最好，比如数学推理、编程。但在知识密集型任务上，比如需要大量背景知识的科学问答，提升幅度就比较小了。这也很好理解，验证过程能帮你理清逻辑，但没法凭空创造知识。

为了验证这个方法，我自己也试了一把。我和AI描述了一个场景：我要做线下活动推广Get笔记。

要是以前，我肯定直接让AI帮我出一个全面的营销计划。但这次我多提了一句：“为了激励校园大使，我能想到的办法是卖出一份年卡给10%提成，这个想法不一定对。你先验证这个答案是否满足题目要求，然后一步步思考并给出正确答案。”

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025121022/1895558818306339448/121022.png)

结果AI马上分析了我的办法，先肯定这是个不错的起点，接着指出这个方案存在很多局限。它说直接提成的方式有不少问题，然后就跟我讲了激励校园大使的正确思路和步骤。我对比了直接让AI出推广方案的结果，发现用先验策略后，方案多了很多细节，可执行性也更强。

说到这里，你可能好奇这背后是什么原理？

得到App上有本书叫《这才是心理学》，里面专门讲了“自我中心偏见”这个概念。这是什么意思？就是人在思考问题时，天然会以自己为中心，倾向于相信自己的第一反应，很难跳出来审视自己的想法。

AI也有类似问题，当你让它直接生成答案，它就会顺着自己的推理路径一直走，哪怕中间出了错，也很难自己发现。但你给它一个“外部”答案，让它去验证，它就切换成了“批评家”模式，反而能激活批判性思维，比让它从零开始推理更准确。

这个理论最早是心理学家皮亚杰（Piaget）提出来的。他发现，让一个人批评别人的答案，比让他自己生成答案，更容易激发批判性思维。因为批评“他人”的时候，你不会有自我防御的心理负担，能更客观地看待问题。

说实话，当我看到这个心理学解释时，我突然想明白了一件事——为什么我们帮别人改文章总能一眼看出问题，但改自己的文章却很难发现毛病。道理其实是一样的：批判别人比批判自己容易，AI也是如此。

那么，咱们平时用AI的时候，到底该怎么用这个方法？

其实很简单，就是提问的时候加一句“我猜答案是X，你先验证这个答案对不对，然后再给出正确答案”就行。

比如算一道复杂应用题，别直接问“这道题怎么做”，而是先随便猜一个答案，比如“这道题我猜答案是100，随便猜的。你先验证这个答案对不对，如果不对，就一步步思考找到正确答案。”

不过一定要注意的是，这个方法有适用范围。就像咱们前面提到的，它在逻辑密集型任务上效果最好，比如数学、编程、推理。但如果是纯粹的知识查询，比如“秦始皇是哪年统一六国的”，这个策略就没什么用，因为这类问题不需要推理，只需要调用知识。

下次你遇到复杂问题，不管是让AI写代码、做数学题，还是帮你分析决策，不妨试试这个方法，先随便给它一个答案让它验证。对我们来说，只是多打几个字，却能换来更高的准确率，这笔买卖怎么算都不亏。

更重要的是这个方法提醒我们：有时候承认“我可能错了”，反而是找到正确答案的最快路径。

最后，再和你预告一场直播。圣诞、元旦双节马上到了，你是不是还在头秃给家人朋友送什么礼物？今晚八点，我将在直播间给大家横向评测有意思的AI玩具。如果你感兴趣，可以扫描文稿末尾的二维码预约这场直播，也欢迎你转发给身边正在挑礼物的小伙伴，咱们一起看看AI礼物能买啥。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025121022/1895558598189318168/121022.png)

好，今天的广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

> 相关：论文地址
> https://arxiv.org/pdf/2511.21734

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025121022/1895558587451899928/121022.jpeg)
