增加自变量一定会使残差平方和减小，从而使R^2变大，故A正确。但也有可能使R^2出现虚高，故可用调整R^2来一定程度上修正这种情况。

在多元线性回归模型中增加自变量时，正确的说法是：

**A: 预测误差变小，从而残差平方和减少，使得R2变大**

**D: 可以使用调整的多重判定系数避免多重判定系数R2的误判**

下面是对这两个选项的专业分析：

1. **A: 预测误差变小，从而残差平方和减少，使得R2变大**
- 当在多元线性回归模型中增加自变量时，模型的拟合能力通常会提高，即使新增加的自变量对因变量的解释能力很弱，R²（判定系数）也不会减少。因为R²是解释变量对因变量的解释比例，增加自变量会使得解释的总变异量增加，导致R²变大。

2. **D: 可以使用调整的多重判定系数避免多重判定系数R2的误判**
- 虽然增加自变量会使R²变大，但这并不一定意味着模型的预测能力真正提高了，因为增加的自变量可能只是噪音。调整后的R²（Adjusted R²）考虑了自变量数量和样本量的影响，提供了对模型拟合优度的更公平的评估。如果增加的自变量对模型的实际解释能力没有贡献，调整后的R²可能不会增加，甚至可能减少。因此，使用调整后的R²可以避免R²的误判。

综上所述，正确的答案是A和D。