即便是最强大的语言模型（LLM），仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外，有没有更系统的方法解决这一问题呢？

随着企业业务云化和大语言模型等人工智能应用的爆发，社会对算力的需求正飞速增长，对数据中心提出了前所未有的要求，包括更强的计算力、更大的存储容量和更高的网络带宽等。