在谷歌的新闻中看到一篇权威论文，谷歌官方的AI专家测试了所有主流大语言模型（LLM），包括Gemini、ChatGPT、DeepSeek和Claude，发现一个简单的方法能显著提升AI问答的正确率。
这篇论文发表在康奈尔大学的arXiv上，发布于2025年12月17日，链接为：https://arxiv.org/pdf/2512.14982
通常，我们认为解决AI幻觉（不准确回答）的方法是编写更复杂的提示词（Prompt），甚至使用严厉语气。但Google Research在2025年12月发布的这篇论文指出：只需把提示词复制粘贴一遍，效果就能从“不可用”变成“完美”。
这听起来似乎过于简单，就像修电视机时“拍一下”一样。以下截图展示了Google Research论文中的示例，将Prompt直接输入两次。
这项技术被称为 “Prompt Repetition”（提示词重复），它如何改变工作流呢？
为什么 AI 总是“读不懂”我们的心？
在深入实战之前，需要理解AI的一个根本性缺陷。Google的研究员在论文《Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs》中指出，主流大语言模型（LLM）如Gemini、ChatGPT、Claude、DeepSeek都是“因果模型”。简单来说，它们阅读的方式是单向的，只能从左往右读，绝不回头。
想象一下，给你一份50页的文档，让你在读的过程中找出“所有提到价格的地方”，但指令写在最后一行。你在读前49页时，根本不知道要在意“价格”，所以看得漫不经心。当你读到最后一行指令时，前面的内容早已忘记。这就是AI常遇到的“中间迷失”（Lost in the Middle）现象。
这正是SEO内容生成和长文档调研时的典型场景：信息在前，指令在后。
科学实锤：重复即正义
Google的团队发现了一个令人震惊的数据。他们设计了一个叫 NameIndex 的测试，本质上是在一大堆数据中找特定信息——这与竞品调研类似。
- 只说一次：模型的准确率只有 21.33%。
- 重复一次（RE2）：模型的准确率飙升到了 97.33%。
仅仅把输入内容重复一遍，准确率提升了4倍多。为什么？因为在处理第二遍内容时，模型已经“预习”过了，它带着第一遍末尾的“问题”，重新审视第二遍的“内容”。这就像给了AI一双“透视眼”。
实战应用：如何用“笨办法”做聪明事
读完论文后，可以改良AI Prompt方法。以下是两个核心场景的应用：
场景一：深度的竞争对手调研（解决“数据遗漏”）
以前，把一份2万字的行业白皮书丢给AI，问它：“列出文中提到的所有公司及其市场份额。”结果通常是，只列出了开头和结尾的几家大公司，中间的黑马公司全漏了。
现在的做法（RE2策略）：不再只发一次。设计Prompt如下：
[粘贴2万字白皮书]
[指令：请提取所有公司及市场份额]
--- （分割线） ---
[再次粘贴2万字白皮书]
[再次指令：请提取所有公司及市场份额]
效果：提取的数据量通常增加 30%-50%。隐藏在报告角落里的数据点被AI一个不落地抓出。虽然输入字数翻倍，但对于精准数据调研，这完全值得。
场景二：SEO 文章写作（解决“指令健忘”）
SEO对文章结构要求严格：必须包含特定LSI关键词，用H2/H3标签，甚至输出JSON格式。AI经常写着写着就“忘词”，导致关键词密度不够或格式乱套。
现在的做法（三明治重复法）：不再把SEO要求只写在最后，而是采用“三明治”结构：
[第一层 - 核心指令]：主题：2026年数字营销趋势 核心关键词：AI代理、零点击搜索、视频SEO 格式要求：严格遵循H2-H3结构，关键词自然植入。
[第二层 - 参考素材]：（粘贴背景资料、参考文章...）
[第三层 - 重复指令]：重要提示：请再次确认你的任务： 主题：2026年数字营销趋势 核心关键词：AI代理、零点击搜索、视频SEO 格式要求：严格遵循H2-H3结构，关键词自然植入。
效果：这种重复就像对AI耳提面命。生成的文章中，关键词的覆盖率几乎达到100%，且出现位置更自然。对于输出JSON Schema的技术性SEO任务，格式错误率几乎为零。
大家关心的成本问题：会变贵吗？
输入内容翻倍，API费用会增加吗？需要算一笔账：
- 输入比输出便宜：在DeepSeek或GPT-4o-mini等模型中，输入Token价格极低（通常只有输出价格的1/10甚至更低）。
- 缓存红利（Prompt Caching）：主流模型（DeepSeek, Claude, Gemini）支持“提示词缓存”。如果重复发送相同的大段背景资料（Prefix），第二次的成本几乎可以忽略不计。
- 避免返工：以前因AI漏数据，需要人工复核半小时或重新生成三次。现在一次搞定。在这个“人工比算力贵”的时代，多花几分钱的Token费来节省半小时人力，简直是暴利。
我们正处于有趣的AI阶段。一方面，模型越来越聪明；另一方面，它们依然有像“只能从左往右读”这样的原始局限。
Google的这篇论文提醒我们，有时最有效的解决方案不是寻找更高级的模型，而是回归最朴素的逻辑：重要的事情说两遍。
如果你的AI在做数据提取、格式转换或遵循复杂SEO规则时表现不稳定，别急着怀疑模型，试试Ctrl+C，Ctrl+V。这可能就是你离“完美结果”之间那层还没捅破的窗户纸。
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发表于 3 天前
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