本研究提出了“自我控制器”框架，通过自我意识提升大型语言模型的推理能力。实验表明，该方法能有效控制文本长度，利用二分搜索加速生成，并通过上下文缓存技术降低计算成本，展现了在各基础模型中的一致性和可控性。
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