
跟我念:简单提示技巧大幅提升LLM准确性
Google Research 的一篇新论文揭示,重复提示可以显著提高大型语言模型 (LLM) 在不需要复杂推理的任务中的准确性,从而将 Gemini 和 GPT-4o 等模型的性能提高高达 76%。这种利用 Transformer 架构的简单技术解决了“因果盲点”,并提供了一种无需成本的方法来增强 LLM 输出,从而建议重新评估复杂的提示策略。



谷歌的 Veo 视频 AI 模型迎来了一次更新,于 2026 年发布,增强了其从参考图像生成视频的能力,并且现在支持垂直视频格式和更高分辨率的放大。此次更新,Veo 3.1,引入了一项名为“视频素材 (Ingredients to Video)”的功能,允许用户向 AI 提供最多三张图像,以指导视频生成过程。
借助“视频素材”,用户可以提供角色、背景或材质纹理的图像,更新后的模型会将这些图像以更高的连贯性融入到生成的视频中,从而减少随机更改。谷歌表示,这使得视频创作具有更大的创造性控制和表现力。用户还可以生成多个片段,并提示更改设置或风格,同时保持其他元素的一致性。
对移动优先视频的支持扩展是 Veo 3.1 更新的一个关键方面。用户现在可以指定 9:16 的宽高比输出,以满足 TikTok 和 Instagram Reels 等平台上对垂直视频内容日益增长的需求。该模型还支持更高分辨率的放大,有可能实现更清晰、更详细的视频输出。
Veo 于 2025 年首次推出,代表了谷歌进军 AI 驱动视频生成领域的尝试,与 OpenAI 的 Sora 等其他模型展开竞争。这些 AI 视频生成器引发了人们对内容创作未来的兴奋和担忧。从简单的提示创建逼真视频的能力可能会使视频制作大众化,使个人和小型企业能够在没有大量资源的情况下制作高质量的内容。然而,这也引发了人们对潜在滥用的担忧,包括深度伪造的创建和虚假信息的传播。
Veo 3.1 和类似 AI 视频生成模型的发展凸显了人工智能的快速进步及其对各个行业的潜在影响。随着这些技术的不断发展,解决它们所带来的伦理和社会影响至关重要。谷歌尚未公布 Veo 3.1 的具体发布日期或定价,但预计将在未来几个月内公布更多细节。
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