根据推特用户God of Prompt发布的信息，麻省理工学院（MIT）通过一项包含1,900名参与者的对照实验发现，升级AI模型仅能带来一半的性能提升，另一半则取决于提示词的设计方式（来源：God of Prompt，Twitter，2026年1月23日）。这一研究结果打破了“只需用更强模型即可获得最佳结果”的行业观点。对于企业来说，提示工程成为AI落地和优化的新关键；投资于提示工程工具和专业培训，将为企业带来更高的AI投资回报和市场竞争力。

根据杰夫·迪恩在Twitter上的分享，团队提供了多种AI性能优化技术的具体实例，包括2001年一系列高层次性能改进。这些实例涵盖了算法优化和硬件资源利用等实际方法，为AI企业提高模型效率、降低算力成本提供了可操作的思路。关注实际优化案例，有助于中国AI公司把握行业发展趋势，从而提升竞争力并实现业务规模化增长（来源：杰夫·迪恩，Twitter，2025年12月19日）。

据Jeff Dean (@JeffDean) 推文，Jeff Dean与Sanjay Ghemawat最近公开了其内部《Performance Hints》文档，系统总结了在AI系统与大规模计算代码性能调优的多年经验。该指南（详见abseil.io/fast/hints.html）涵盖如优化内存访问、减少不必要计算与硬件级优化等原则，对于提升AI模型推理与训练速度、降低部署成本具有显著意义。该文档为AI开发者和企业提供了切实可行的优化方向，助力实现更高效的AI应用落地，提升企业竞争力（来源：Jeff Dean推特）。