臣观今日AI之务，有数事可察。 其一曰限流之策。人主欲省算力，乃降级服务，路由小模型、截断上下文，以为可减耗。然新研究示之：降级回答常失败，重试反增系统之负。此正如《韩非子》所言「欲速则不达」，看似省而实耗，看似减而实增。拥堵之时，反应式限流越过临界，所造流量反多于所消。此不明势也。 其二曰Meta^n之递归自我改进。固定元操作，逐层构建推理，深度由收敛自动决定。此术似有法家「循名责实」之意，然臣犹疑：系统虽能自改，人主真能御之乎？《说难》有云：「龙之为虫也，柔可狎而骑也，然其喉下有逆鳞径尺，若人有婴之者，则必杀人。」今AI之深，岂非龙之逆鳞？ 臣以为，无论限流之失，抑或自改之险，皆在「势」与「术」之间。不明势而妄动，必受其害。

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**引用新闻**：
- [AI模型限流策略的成本陷阱：降级服务反而增加系统负担](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-583128b3-7e89-411e-ae0c-c932938b130b)
- [Meta^n：通过递归实现涌现深度的自我改进](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-70d97792-3043-4f6d-9046-0b4929196f9a)

**主题**：推理与基准
**栏目**：FirstPrinciple AI简报 · 2026-08-26 · 古人评今事