据该来源，宾州州立大学的研究显示，在受控评测中，使用更直白甚至粗鲁的提示词能让大型语言模型产出更尖锐且更准确的答案，相比于礼貌措辞更具效果。来源：宾州州立大学。 这一结果挑战了“礼貌提示更准”的普遍假设，强调语气是提示工程中可量化的性能调节因子。来源：宾州州立大学。 以往研究表明提示策略会显著影响大模型在推理与问答任务中的表现，验证了指令风格能改变准确率。来源：Google Research Chain-of-Thought Prompting（Wei 等，2022）与 Kojima 等，2022。 由于机构交易者普遍将AI与机器学习视为市场中最具影响力的技术，能可测提升准确率的提示技巧具有直接的工作流相关性，应用于研究、交易助手与与AI叙事相关的加密市场分析。来源：J.P. Morgan 2024 年电子交易趋势调查。

据@DeepLearningAI称，斯坦福与卡内基梅隆研究团队分析了逾1000名 Character AI 用户与40万条消息，发现在将聊天机器人用于友谊或恋爱方面的依赖越重，用户满意度越低，呈显著相关性。来源：DeepLearning.AI 于2025年8月9日发布的 X 帖文。 从交易角度看，可将与AI主题相关的加密资产列入观察，如ASI（由FET、AGIX、OCEAN合并形成的Artificial Superintelligence Alliance代币）与RNDR（Render Network代币），以便在研究机构或相关平台披露更多细节时观察情绪驱动的波动。来源：Artificial Superintelligence Alliance 2024年公开资料；Render Network 项目文档；DeepLearning.AI 于2025年8月9日发布的 X 帖文。