剑桥大学等机构的最新研究颠覆了对大模型“翻车”的传统认知，指出核心问题在于其执行多步任务时的稳定性不足，而非推理能力。特别是一种名为“自条件化效应”的机制，导致模型因自身错误而持续犯错。通过采用“思考”机制和扩大模型规模，AI有望显著提升其长视界执行能力，为构建更可靠、更具经济价值的AI Agent提供了清晰的技术方向。