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Meta的最新研究表明，在人工智能推理过程中，推理质量的关键不在于思考步骤的广度，而在于减少错误的发生。研究提出“失败步骤比例”（FSF）作为衡量AI推理准确性的核心指标，发现FSF与最终答案正确率呈显著负相关，是预测推理质量的最强变量。该成果为优化大模型推理能力提供了新方向，强调应聚焦于识别并降低推理链中的错误步骤，而非单纯增加推理深度。这一发现对提升AI系统的可靠性与可解释性具有重要意义。