多步推理

单纯堆砌参数而训练数据不足会导致模型大而不强，参数跃升需配合同步扩大的训练语料与算力才能兑现能力增益

多步推理指模型能否沿着调用链、数据流一步步推演，把分散的线索串联成完整结论，例如从入口参数追踪到数据库查询，判断是否存在未过滤的注入路径。

在安全审查这类任务中，长上下文与多步推理缺一不可：上下文不够会丢失关键依赖信息，推理链断裂则会导致调查结论片面甚至错误。