根据推特用户God of Prompt的分析，通过研究500多篇AI学术论文发现，谷歌DeepMind内部研究人员采用了10种未公开的提示工程模式，这些方法并未体现在谷歌官方的提示指南中。其中第4种提示模式使AI模型准确率从73%提升到94%，显示出显著的性能提升。该发现为企业应用先进AI提示工程带来新的商业机遇，并强调采用前沿提示方法对于提升效率和成果的重要性（来源：@godofprompt，2026年1月16日）。

据@godofprompt报道，一种简单的对抗式提示方法，即要求AI反驳自身初步回答并找出逻辑弱点，在DeepMind内部数学推理测试中将AI准确率提升了40%（来源：@godofprompt，2025年12月18日）。这一双阶段流程促使模型自我审查，发现以往单次推理遗漏的假设和漏洞。该方法无需复杂提示工程或思维链技术，为AI开发者提供了即刻可用的提升手段。对于在决策、质控和风险分析等关键业务场景中集成AI的企业，这种方法可显著提高生成式AI的输出可靠性和用户信任度，带来新的市场机遇。