谷歌工程师泄露：让 AI 正确率从 21% 飙到 97% 的秘密，竟然只需要按一次 Ctrl+C 。

上周，我在用 AI 写代码的时候，遇到了一个特别抓狂的事。

我让它帮我生成一段数据处理的逻辑，结果它给我写了一堆乱七八糟的代码，完全不是我想要的。我改了好几次提示词，换了各种说法，结果还是不对。我当时就在想，这玩意儿是不是根本没理解我在说什么？

后来我无意中看到一条消息，说谷歌的研究人员发现了一个特别简单，但效果夸张的技巧。

简单到什么程度？就是把你的提示词，原封不动地再重复一遍。

对，你没看错，就是当一回“复读机”。

一、一个离谱的实验结果

谷歌的研究人员做了一个实验，他们拿 Gemini 模型测试，给它一个任务，然后对比两种情况下的表现。

第一种，正常写一遍提示词。

第二种，把同样的提示词，一字不差地再写一遍。

结果出来之后，所有人都惊了。

正常写一遍的时候，Gemini 的正确率是 21.33%，也就是说，十次里面只对两次，基本等于瞎猜。

但是，当把提示词重复一遍之后，正确率直接飙到了 97.33%。

从两成到接近满分，就因为多复制粘贴了一遍。

这听起来像是在开玩笑，但这是谷歌官方发布的研究结果。

二、为什么重复一遍就有用？

你可能会问，这到底是什么原理？为什么复读一遍就能让 AI 变聪明？

谷歌的解释是这样的。

AI 模型在生成回答的时候，通常是按照一种“单向”的方式在推理。它从你的提示词开始，一路往下生成，就像一辆只能往前开的车，不会回头看。

但是，当你把提示词重复一遍的时候，模型在处理的时候，会形成一种“回看，再理解”的结构。

原本它只是单向地往前推理，现在它会在生成的过程中，再次回到你的提示词上，重新审视一遍你到底想要什么。

这种机制，让模型的注意力从“单向因果注意力”，变成了接近“双向注意力”的效果。

说得通俗一点，就是 AI 原本只是快速扫了一眼你的要求，然后就开始干活了。但重复一遍之后，它会停下来，再仔细看一遍你的要求，然后才开始干活。

这一停，这一看，正确率就上去了。

三、怎么用？手把手教你

这个技巧的好处就是，简单到不能再简单了。

你不需要学什么复杂的提示词工程，不需要研究什么思维链，不需要调参数，不需要换模型。

你只需要做一件事，把你的提示词，复制一遍，粘贴在后面。

举个例子。

假设你原本的提示词是这样的：

“请帮我写一段 Python 代码，用来读取 CSV 文件，并计算每一列的平均值。”

现在，你只需要改成这样：

“请帮我写一段 Python 代码，用来读取 CSV 文件，并计算每一列的平均值。请帮我写一段 Python 代码，用来读取 CSV 文件，并计算每一列的平均值。”

就这么简单。

你可以在任何场景下试试看。

写文案的时候，重复一遍。

做数据分析的时候，重复一遍。

让 AI 帮你总结文章的时候，重复一遍。

让 AI 帮你翻译的时候，重复一遍。

不需要改任何东西，只需要多复制粘贴一次。

四、我试了一下，真的有效

看到这个技巧之后，我立刻回去试了一下。

我把之前那个让我抓狂的代码生成任务，重新跑了一遍。这次，我把提示词重复了一遍。

结果，AI 生成的代码，一次就对了。

我又试了几个其他的任务，写文案，做翻译，做数据处理，基本上每次重复提示词之后，输出的质量都明显提升了。

尤其是那些比较复杂的任务，或者那些 AI 经常理解偏差的任务，重复一遍之后，效果特别明显。

当然，这个技巧也不是万能的。如果你的提示词本身就写得很模糊，或者任务本身就超出了 AI 的能力范围，那重复一百遍也没用。

但是，对于大部分日常任务来说，这个技巧真的可以帮你省掉很多反复调试的时间。

五、一个小小的改变，带来的启发

这件事让我想到一个问题。

我们在用 AI 的时候，经常会觉得它“不够聪明”，经常会觉得它“理解不了我的意思”。

但其实很多时候，不是 AI 不够聪明，而是我们和 AI 之间的沟通方式，还不够好。

AI 不是人，它不会像人一样，主动去揣摩你的意图，主动去补全你没说出来的信息。

它需要你给它足够的信息，足够的提示，足够的“停顿”，让它有机会重新审视你的要求。

而重复提示词这个技巧，本质上就是在给 AI 一个“停顿”的机会。

它让 AI 有机会回头看一眼，重新理解一遍你到底想要什么。

这个小小的改变，带来的效果却是巨大的。

从两成的正确率到接近满分，从反复调试到一次成功，从抓狂到顺畅，就因为多了一个“复读”的动作。

所以，下次你在用 AI 的时候，如果觉得它理解得不够好，不妨试试看，把你的提示词，再重复一遍。

也许，你和 AI 之间，真的只差了一个“复读机”。

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