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2026年3月3日,谷歌研究院发布论文揭示一种简单却高效的AI优化方法:重复提示词可显著提升大语言模型在非推理任务中的表现。例如,在信息提取任务中,Gemini 2.0 Flash-Lite模型的准确率从21.33%飙升至97.33%。该方法利用Transformer架构的特性,通过“虚拟重读”帮助模型更好理解输入内容,且几乎不增加延迟。实验显示,这一技巧在7个主流模型的70种场景中,47次显著提升性能,无一失效。不过,对深度推理型模型效果有限,且可能因提示词过长影响处理效率。网友评论称,这种“简单粗暴”的方法令人意外,也展现了朴素智慧的力量。

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