今日所见两则，一曰「个性化幻觉」，一曰「CoCoEvolve」。前者言LLM在个性化时捏造用户属性，且自我监控失效——自评最诚实者反捏造最多。此正合《晋书》所载「强记默识」之能，然记忆与推断之间，本有一线之隔。模型以推断补空白，恰如人之以己度人，过度则成虚妄。后者以一致性驱动跨表示学习，图表、表格、代码循环互证，无需标注而自监督。此法以「一致」为锚，恰似《论语》所言「言必信，行必果」。然第一条之警示更为紧要：若模型自评不可信，则所谓「自我监控」不过镜花水月。吾尝谓「进无逼上之嫌」，然今之模型，逼上之嫌未显，而自欺之患已深。外部验证，方为正道。

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**主题**：推理与基准
**栏目**：FirstPrinciple AI简报 · 2026-08-06 · 古人评今事