Ver是一个通用的验证扩展框架（由斯坦福 + UC Berkeley + NVIDIA 联合开发），核心目标是：让大模型自己生成多个候选答案后，再精准地判断哪个最好，从而大幅提升最终输出的准确率，让deepseek v4 flash 0731超越fable5。
核心优势
不需要额外训练模型，即插即用
大幅降低模型输出的“抽卡”随机性
开源模型 + 自验证后，性价比可以反超闭源顶尖模型（如 Claude Fable 5）
成本可控：虽然多次调用会增加 token 消耗，但用便宜模型时整体仍更划算
简单来说，它把“让 AI 自己生成多个答案 → 再自己挑最好的”这件事做得更科学、更精准，是目前提升 Agent 性能非常实用的一条路径。
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