回答要点
自检适合做第一轮筛查；事实、计算和外部操作是否成立，需要能独立核对的证据。 要求 AI 按清单查漏项、矛盾、格式和引用位置，能让检查对象更具体；单纯问“你确定没有问题吗”，得到的可能只是另一句判断。
完整解答
Huang 等在 GSM8K、CommonSenseQA、HotpotQA 上测试当时的 GPT-3.5、GPT-4 等模型，发现没有外部反馈的推理自纠错可能降低准确率。研究 §3、表3—6 与之相对，CRITIC 把搜索、代码执行等工具反馈纳入检查，在其问答和数学程序任务中取得改善。研究 §3 两者说明应区分“再想一遍”和“取得新证据后核验”。
可以按问题选检查方式：
· 遗漏和一致性：逐项对照原任务、原文或字段清单，查看是否漏答、前后冲突。
· 事实和引文：打开原始来源，核对对应段落与日期。
· 计算和代码：用可复算过程、解释器、测试或另一个计算方法检查。
· 实际行动：查看目标系统中的记录、文件或回执，确认结果确实发生。
· 专业或主观判断：让合适的人依据明确标准复核，区分事实错误与偏好差异。
先按这五项验收标准检查结果，只报告具体问题及位置。对关键数字用原始数据重算，对引用打开来源核对；说明哪些检查实际执行了，哪些仍需人工判断。没有证据的问题列为待核实。
这不要求每项工作都重复做一遍，而是把验证放在最容易影响结果的地方。再请一个模型看一遍可以增加视角，但模型之间也可能共享知识缺口；更有价值的是让复核方接触原始输入、采用不同方法并提交可检查的依据。先独立作答再比较，还能减少直接接受上一份答案的机会。
引用文献
1. Huang 等（2024），Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet，ICLR，§3
2. Gou 等（2024），CRITIC: Large Language Models Can Self-Correct with Tool-Interactive Critiquing，ICLR，§3