根据@GoogleDeepMind消息，Google DeepMind与Google Research联合开发了FACTS基准套件，这是业界首个针对大语言模型（LLM）事实性进行四大维度评测的综合工具，包括模型内部知识、网络搜索能力、事实依据和多模态输入（来源：Google DeepMind Twitter）。这一基准将帮助AI开发者和企业提升LLM的事实准确性，推动高可信度AI应用的发展，为需要高事实性的行业带来新的商业机会。

根据Twitter用户@godofprompt的分析，通过在生成步骤外加结构化的提示工程方法，例如让AI模型经历计划、执行和验证等阶段，可以显著提升模型输出的准确率。与直接下达“做某事”式的提示相比，分阶段引导能让模型预测更优结果。70%到95%准确率的差距，核心在于提示设计而非模型本身能力（来源：@godofprompt，2025年12月10日）。这一趋势为企业带来新的机会：通过提升提示工程水平，无需更换模型即可提高AI系统价值，增强运营效率和市场竞争力。