本研究聚焦于提升大语言模型（LLM）在复杂推理任务中的泛化与自我纠错能力。通过系统梳理当前主流方法，如LEMMA、S³C-Math、Reflexion、ReSTEM等，本文提出了一种融合“错误驱动反思”与“多路径推理”的自我改进框架。该框架鼓励模型生成多样化解题路径，自动识别并修正错误，进而构建高质量训练数据进行微调，从而提升模型在数学、编程、常识推理等跨学科任务中的表现。实验设想涵盖不同模型规模、训练策略与领域迁移，旨在验证该方法在准确率、过程质量、错误率降低及推理多样性等方面的综合优势。本研究强调：通过构建自我反思机制与跨领域训练，LLM可实现类似人类的“从错误中学习”，突破传统监督学习的数据瓶颈，迈向更自主、更泛化的智能推理系统。