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据“新智元” ，Google Research的一项新研究展现了一个简朴却极其有用的提醒词技巧：通过将问题复制粘贴再说一遍 ，可显著提升大模子在非推理使命上的准确率 。在实验中 ，Gemini、GPT-4o、Claude和DeepSeek等主流模子的准确率从21.33%飙升至97.33% ，最高提升达76个百分点 。这种技巧倾覆了以往重大的提醒工程 ，如“头脑链”“多样本学习”等 ，且险些不影响天生速率 。

研究职员对七个常见基准测试和七种主流模子举行了比照测试 ，发明“提醒词重复”在70组正面临比中赢了47组 ，无一败绩 。特殊是在需要从长篇大论中准确检索信息的使命上 ，效果显著 。例如 ，在“NameIndex”测试中 ，Gemini 2.0 Flash-Lite的准确率从21.33%提升到97.33% 。

这一征象背后的缘故原由是Transformer模子的“因果盲点” 。模子按从左到右的顺序处置惩罚文本 ，无法“转头看” ，导致信息处置惩罚保存缺陷 。而“提醒词重复”相当于给模子打了一个补丁 ，让第二遍阅读获得类似“天主视角”的注重力效果 ，从而更准确地对齐使命所需的上下文 。

别的 ，这种技巧险些不会增添延迟时间 ，由于LLM处置惩罚信息的Prefill阶段高度可并行 ，现代GPU的强盛算力使得纵然输入内容翻倍 ，用户也险些感受不到差别 。这意味着开发者无需升级到更大更贵的模子 ，就能实现高准确率的检索和抽取使命 。

不过 ，“复读机”战术主要适用于非推理使命 ，不适用于需要逐步推导的场景 。在清静方面 ，重复可能放大某些指令的显著性 ，对越狱乐成率的影响需要专门实验 。同时 ，防御者也可以使用这一机制 ，通过在系统提醒词开头重复清静规则 ，增强模子对清静约束的注重力 。

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