重要的事情说三遍：谷歌证实，对 AI “啰嗦”一点可能是最高效的提示词工程

摘要 ：Google Research 最新发现，简单的“复制粘贴”重复提示词，能让大模型的准确率从 20% 飙升至 90%。作为一名经常和代码打交道的大数据老师，我发现这个技巧背后的逻辑，像极了我们人类的沟通艺术。

引言：当“复读机”成为一种技术流

在我的大数据课堂上，如果我想强调一个核心概念，比如“MapReduce 的 Shuffle 过程”，我通常会讲三遍：定义讲一遍，案例讲一遍，最后总结再讲一遍。

我们常说，“重要的事情说三遍”。我原以为这是人类为了克服遗忘曲线的特有机制，但 Google Research 最近的一项研究让我哑然失笑：**原来，硅基生物（AI）也吃这一套。**

只要把发给 AI 的问题原封不动地复制粘贴两遍，就能让大模型（包括 Gemini、GPT-4o、Claude 等）的准确率出现惊人的提升。

01. 简单到令人发指的“黑科技”

我们通常认为“提示词工程（Prompt Engineering）”是一门玄学，需要像写咒语一样精雕细琢。但 Google 告诉我们，最朴素的物理手段—— 复制粘贴 ，往往最有效。

研究人员做了一个实验，对比了三种输入方式：

1. 普通版 ：[原始提示词]
2. 复读版 ：[原始提示词] 让我重复一遍：[原始提示词]
3. 唐僧版 ：[原始提示词] 让我重复一遍：[原始提示词] 最后再重复一遍：[原始提示词]

结果令人咋舌： 在处理长文本或复杂指令（比如从一堆乱码中找特定数据）时，普通模式的准确率可能只有 2X% ，而一旦使用了“复读版”或“唐僧版”，准确率直接飙升到了 90% 以上。在 70 项对比测试中，这种方法赢了 47 项，且几乎没有副作用。

02. 老师的视角：AI 为什么需要你“啰嗦”？

作为一名技术讲师，我不禁要问：为什么？像 GPT-4 这样“博学”的大脑，还需要我像教小学生一样重复指令吗？

原理其实藏在 LLM（大语言模型）的底层逻辑里。

1. 顺序处理的局限性 模型生成内容时，本质上是按顺序一个词一个词预测的（Autoregressive）。就像一个读题很快的学生，有时候读到后面，前面的条件就“模糊”了，或者过于关注最新的输入而忽略了初始指令。

2. 注意力机制（Attention）的加权 在 Transformer 架构中，“注意力机制”决定了模型把重点放在哪里。 通过重复输入，相当于你在 AI 的“视网膜”上把关键信息**加粗高亮**了。当模型在第二遍处理同样的信息时，它已经“看过”了一次，内部的隐藏状态（Hidden States）对上下文的理解会更加深刻。

这就好比我让学生复现代码：

• 说一次 ：学生听到了，但可能还在想昨晚的游戏，左耳进右耳出。
• 说两次 ：学生意识到，“确令老师又强调了一遍，这个地方肯定有坑”，于是调动了更多的认知资源去处理它。

03. 怎么用？（建议收藏）

这个技巧不需要你学复杂的 CoT（思维链）或者 ReAct 框架，直接用就行。

适用场景 ：

• 代码 Debug ：把报错信息和代码段重复贴两次。
• 长文档在这个 ：让 AI 从几万字的 PDF 里找数据时。
• 复杂逻辑推理 ：需要 AI 严格遵守多条规则时。

我的推荐模板 ：

System / User Prompt:

这里的任务是：[你的核心任务，比如：请解释 CAP 定理]

为了确保你完全理解，我再重复一遍任务要求：

[你的核心任务：请解释 CAP 定理]

请开始回答：

04. 思考：冗余的价值

在信息论中，通常认为“冗余”是低效的。但在文学创作和人机交互中， 冗余往往意味着“确认”和“情感的锚定” 。

我们在写小说时，为了塑造一个人物的性格，会通过不同的侧面反复描写。同样的，当我们与 AI 对话时，这种重复并非简单的 Ctrl+C / Ctrl+V，而是一种 认知的校准 。

通过重复，我们强行拉长了 AI 对关键信息的“注视时间”。这或许提醒了我们，无论是面对代码、算法，还是面对具体的学生、读者，**耐心与重复，始终是通向“准确理解”的捷径。**

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