‌自我修正是系统或个体通过反馈机制主动识别并调整错误的过程‌，‌核心在于动态纠偏‌和‌持续优化‌。其‌应用场景覆盖人工智能、心理学、工程学等领域‌，是提升准确性与适应性的关键技术。

1. ‌基本定义‌
   自我修正指在运行或发展过程中，基于内部检测或外部反馈，对偏差进行自动修正的行为。例如，AI模型通过训练数据不断调整参数以减少预测误差。

2. ‌运作原理‌

   • ‌反馈循环‌：系统通过结果比对生成修正信号（如自动驾驶纠正路线）；
   • ‌适应性学习‌：人类从失败中总结教训，改变行为模式（如学生订正错题）；
   • ‌冗余设计‌：工程系统预设容错模块（如航天器自动校准姿态）。

3. ‌现实意义‌

   • ‌技术领域‌：提升机器学习模型的泛化能力；
   • ‌个人成长‌：培养批判性思维与抗挫折能力；
   • ‌组织管理‌：通过PDCA循环（计划-执行-检查-处理）优化流程。

‌提示‌：自我修正能力的高低常决定系统或个体的长期竞争力，主动建立反馈机制是关键。