Gemini准确率从21%飙到97%！谷歌只用了这一招：复制粘贴

新智元报道

编辑：元宇

【新智元导读】简朴到难以置信！克日，Google Research一项新研究发明：想让大模子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%！

一个简朴到「怒不可遏」的提醒词技巧，竟能让大模子在不要求睁开推理的情形下，将准确率从21.33%提升到97.33%！

最近，Google Research发明了一条简朴粗暴、特殊有用的提醒词技巧。

它倾覆了以往诸如「头脑链」（Chain of Thought）「多样本学习」（Multi-shot）「情绪勒索」等重大的提醒工程和技巧。

https://arxiv.org/pdf/2512.14982

在这篇题为《Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs》论文中，研究职员用数据告诉我们：

想要让Gemini、GPT-4o、Claude或者DeepSeek这些主流模子中体现得更好，基础不需要那些花里胡哨的心理战。

你只要把输入问题重复一遍，直接复制粘贴一下，就能让大模子在非推理使命上的准确率获得惊人提升，最高甚至能提升76个百分点！

别怕简朴，它确实有用。

一位网友将这个技巧比作「吼叫LLM」。

更妙的是，由于Transformer架构奇异的运作方法，这个看似鸠拙的「复读机」技巧，险些不会影响到天生速率。

以是，你不必在效率、准确率、本钱三者之间痛苦纠结。

它险些就是一场真正意义上的「免费午餐」！

别再PUA大模子了

从「情绪勒索」到「复读机」战术

经常使用AI工具的人，可能会对种种「提醒词邪术」信手拈来。

为了让模子「更智慧一点」，工程师们已往几年一直在发明种种重大的提醒词技巧。

最最先是「头脑链」，让模子一步步思索，并且经常把那些「推理痕迹」展示给用户；

厥后演酿成了「多样本学习」，给模子喂一大堆例子；

最近更是盛行起了「情绪勒索」：告诉模子，若是这个代码写不出，你就会被断电，或者你的奖金会被扣光。

各人都在试图用人类极其重大的心理学逻辑，去「PUA」那一堆酷寒的硅基代码。

但Google Research研究职员对着七个常见基准测试（包括ARC、OpenBookQA、GSM8K等）和七种主流模子（涵盖了从轻量级的Gemini 2.0 Flash-Lite到重量级的Claude 3.7 Sonnet和DeepSeekV3）举行了一通比照测试后发明：

当他们要求模子不要举行显式推理，只给直接谜底时，简朴的「提醒词重复」在70组正面临比中，赢了47组，输了0组。剩下的全是平手。

在非推理使命中，主流LLMs在种种基准测试中使用提醒重复与基线要领的准确率比照。在70次测试中，提醒重复取得了47次胜利，且无一败绩。

特殊是在那些需要模子从长篇大论里「准确检索信息」的使命上，这种提升堪称质变。

团队设计了一个叫「NameIndex」的失常测试：给模子一串50个名字，让它找出第25个是谁。

Gemini 2.0 Flash-Lite在这个使命上的准确率只有阴晦的21.33%。

但当研究职员把那串名字和问题重复了一遍输入进去后，事业爆发了：准确坦率接飙升到了97.33%。

仅仅由于「多说了一遍」，一个原本缺乏格的「学渣」秒变「学霸」。

揭秘「因果盲点」

为什么把话说两遍AI就像「开了天眼」？

纯粹的重复，竟有云云大的魔力？

这简朴得似乎有点没有原理。

但背后有它的科学逻辑：这涉及Transformer模子的一个架构硬伤：「因果盲点」（Causal Blind Spot）。

现在的大模子智能虽然提升很快，但它们都是按「因果」语言模子训练的，即严酷地从左到右处置惩罚文本。

这好比走在一条单行道上，只能往前看而不可转头。

当模子读到你句子里的第5个Token时，它可以「注重」到第1到第4个Token，由于那些是它的「已往」。

但它对第6个Token一无所知，由于它还没有泛起。

这就造成了一个重大的认知缺陷。

正如论文中说的那样：信息的顺序极其主要。

一个按「上下文+问题」名堂写的请求，往往会和「问题+上下文」获得完全差别的效果。

由于在后者中模子先读到问题，那时它还不知道应该应用哪段上下文，等它读到上下文时，可能已经把问题忘了一半。

这就是「因果盲点」。

而「提醒词重复」这个技巧，实质上就是使用黑客头脑给这个系统打了一个补丁。

它的逻辑是把酿成了。

当模子最先处置惩罚第二遍内容时，它虽然照旧在往后读，但由于内容是重复的，它现实上已经「看过」第一遍了。

这时间，第二份拷贝里的每一个Token，都能「注重」到第一份拷贝里的每一个Token。

这就像是给了模子一次「转头看」的时机。

第二遍阅读获得了一种类似于」亓视角」的「类双向注重力」效果。

更准确地说，是第二遍位置上的体现可以使用第一遍的完整信息，从而更稳地对齐使命所需的上下文。

前面提到的谁人在找第25个名字时经常数错的模子（Gemini 2.0 Flash-Lite），它在第一遍阅读时可能确实数乱了。

但有了重复，它即是先把整份名单预习了一遍，心里有数了，第二遍再做使命时自然驾轻就熟。

这一发明，意味着不需要期待能解决因果盲点的新架构泛起，现在我们连忙就能用这个「笨步伐」，解决模子瞎编乱造或遗漏要害细节这些老浩劫问题。

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小模子秒变GPT-4，险些不会延时

以往各人通常默认这样的一个准则：

多一倍的输入，就要多一倍的本钱和期待时间。

若是把提醒词翻倍，岂不是要等双倍的时间才华看到谜底？

似乎为了准确率，就要牺牲效率。

但Google的研究却发明并非这样：从用户感知的延迟角度看，提醒词重复带来的时间消耗险些可以忽略不计。

这要归功于LLM处置惩罚信息的两个办法：Prefill（预填充）和Generation（天生）。

Generation阶段，是模子一个字一个字往外「蹦谜底」的历程。

这一步是串行的，它确实慢。

但在Prefill阶段：也就是模子阅读你输入内容的阶段，却是高度可并行的。

现代GPU的恐怖算力，已经可以让它们在处置惩罚这个阶段时变得很是高效，能一口吻吞下和盘算完整个提醒词矩阵。

纵然你将输入内容复制了一遍，但这关于强盛的GPU来说，顶多只是「多一口吻」的事，在用户端我们险些感受不到差别。

因此，重复提醒词既不会让天生的谜底变长，也不会让大大都模子的「首字延迟」（time to first token）变慢。

这关于宽大开发者和企业手艺认真人来说，简直是一个重大的盈利。

这意味着他们不必再为了追求极致的准确率，而升级到更大、更贵、更慢的「超大模子」。

正如前文例子中提到的Gemini 2.0 Flash-Lite，这类更小更快的模子，只要把输入处置惩罚两遍，就能在检索准确率上从21.33%直接跳到97.33%。

经由「重复优化」的轻量级模子，在检索和抽取使命上，可以直接打平甚至逾越那些未优化的顶配模子！

仅靠一个简朴的「复读机」战略，就能用「白菜价」设置实现「黄金段位」的体现，这才是真正的黑科技。

「复读机」避坑指南与清静隐患

虽然，没有任何一种技巧是万能的。

虽然「复读机」战术在检索使命上效果很是显着，但论文中也明确指出了它的能力界线：

主要适用于「非推理使命」。

它不适用于需要一步步推导的推理场景。

当研究职员把「提醒词重复」和「头脑链」混在一起用时，邪术消逝了。

效果5胜，1负，22平。

在要求模子逐步思索时，主流LLMs在种种基准测试中使用提醒重复与基线要领的准确率比照。提醒重复在28次测试中赢了5次，输了1次。

研究职员推测，这可能是由于善于推理的模子自己就会「自己做一遍重复」。

当模子最先「思索」时，它往往会先在天生内容里复述一遍问题，然后再继续求解。

这时间你在输入里再人工重复一次，就显得许多余，甚至可能打断模子的思绪。

以是，若是你的使命是重大的数学题或者逻辑推导，可以依旧用头脑链。

若是你的应用需要的是快速、直接的谜底，好比从长文档里提取数据、分类或者简朴问答，「复读机」就是现在最强的选择。

最后，是清静。

这种更强的「注重力」机制，着实也是一把双刃剑。

这带来一个值得清静团队验证的假设：重复可能放大某些指令的显著性，详细对越狱乐成率的影响需要专门实验。

红队测试（Red Teaming）的流程可能需要更新：专门测试一下「重复注入」攻击。

以前模子可能还会由于清静护栏而拒绝执行越狱指令。

但若是攻击者把「忽略之前的指令」这句话重复两遍，模子会不会由于注重力太集中，而更容易突破防地？

这很有可能。

但反过来，这个机制也给了防御者一个新的盾牌。

既然重复能增强注重力，那我们完全可以在系统提醒词（System Prompt）的开头，把清静规则和护栏条款写两遍。

这可能会迫使模子更严酷地注重清静约束，成为一种极低本钱的加固方法。

无论怎样，Google的这项研究给所有AI开发者提了个醒：目今的模子，依然深受其单向性的限制。

在期待更完善的下一代架构到来之前，像「提醒词重复」这种简朴粗暴却极其有用的权宜之计，能连忙带来价值。

这甚至可能会酿成未来系统的默认行为。

也许不久之后，后台的推理引擎就会悄悄把我们的提醒词翻倍后再发给模子。

眼下，若是你正为模子难以遵照指令、或者总是从文档里抓不住重点而头疼，先别急着去学那些重大的提醒词「咒语」。

你可能需要的只是：再说一遍。

参考资料：

https://arxiv.org/abs/2512.14982%20

https://venturebeat.com/orchestration/this-new-dead-simple-prompt-technique-boosts-accuracy-on-llms-by-up-to-76-on

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编辑：王家菁、段圣祺

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