据“新智元”，Google Research的一项新研究揭示了一个简单却极其有效的提示词技巧：通过将问题复制粘贴再说一遍，可显著提升大模型在非推理任务上的准确率。在实验中，Gemini、GPT-4o、Claude和DeepSeek等主流模型的准确率从21.33%飙升至97.33%，最高提升达76个百分点。这种技巧颠覆了以往复杂的提示工程，如“思维链”“多样本学习”等，且几乎不影响生成速度。

【新智元导读】 简单到难以置信！近日，Google Research一项新研究发现：想让大模型在不启用推理设置时更准确，只需要把问题复制粘贴再说一遍，就能把准确率从21.33%提升到97.33%！

研究人员对七个常见基准测试和七种主流模型进行了对比测试，结果显示“提示词重复”在70组正面对比中赢得了47组，且无一败绩。尤其在需要从长篇大论中精确检索信息的任务上，其效果尤为显著。例如，在“NameIndex”测试中，Gemini2.0Flash-Lite的准确率从21.33%提升至惊人的97.33%。

仅仅通过将用户的输入提示词重复一遍，就能在不增加生成时间及计算延迟的前提下，显著提升Gemini、GPT-4o、Claude 3及Deepseek V3等主流大模型在非推理任务上的表现。

在人工智能领域，一项关于大语言模型提示词优化的新发现引发广泛关注。研究人员发现，通过将问题重复输入两次的简单操作，主流大模型在非推理类任务中的表现出现质的飞跃。实验数据显示，在Gemini、GPT-4o、Claude等七种模型参与的基准测试中，这种"复读式"提示方式使平均准确率从21.33%跃升至97.33%，最高提升幅度达76个百分点。

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