本研究提出了一种基于预训练语言模型的对称连续提示增强方法（SPE），旨在提高模型在事实性任务上的探测精度。通过建立通信理论框架，评述现有提示工程方法，并提出知识提示范式和KP-PLM框架，以优化大型语言模型的性能。此外，研究探讨了软提示和Hint-before-Solving Prompting方法在提高推理任务准确性方面的应用。