理想模型法和推理法

理想模型法和推理法是两种不同的科学研究方法，分别通过建立理想化模型和逻辑推理来揭示事物的本质和规律。

1. 理想模型法：

理想模型法是一种通过建立模型来揭示原型形态、特征和本质的方法。这种方法的核心在于对复杂问题进行简化，摒弃次要因素，集中关注主要因素。通过理想化处理，研究者能够更清晰地理解问题的核心，并预测实际问题的解决方案。理想模型法在物理学、经济学、社会学等多个领域都有广泛应用。

2. 推理法：

推理法，又称理想实验法，是在实验基础上经过概括、抽象、推理得出规律的一种研究方法。这种方法强调通过实验数据和逻辑推理来揭示事物之间的因果关系。推理法在科学研究中的运用，有助于发现和验证科学定律，是科学探究的重要手段。

姚期智领衔的研究团队提出的“累积推理”方法，是推理法在人工智能领域的具体应用。该方法通过引入验证者，对大模型的推理过程进行监督，从而提高了大模型进行复杂推理的准确率。

PlanAgent框架则是理想模型法在自动驾驶领域的应用实例。该框架通过三个模块（场景信息提取、推理、反思）来解决问题，利用多模态大语言模型（MLLM）进行闭环规划，实现了在自动驾驶闭环规划方面的先进性能。

总之，理想模型法和推理法都是科学研究中的重要方法，它们各自在揭示事物本质和规律方面发挥着不可替代的作用。