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互动式引导，让模糊需求变清晰。PromptPilot 就如同一个 “需求翻译器”🍎💛，面对用户在需求表达上的困扰🤍💯，它能够通过互动的方式精准捕捉用户意图👚，并引导用户明确具体需求。为了帮助用户定义 “好” 的提示词，平台采用简化的 “选择题” 模式，自动生成多样化的答案选项🥻👘，用户只需通过选择、对比和反馈💋，就能让模型迅速理解其真实想法👿。对于复杂任务，用户甚至可以介入模型的思考过程💗，对齐理想回答背后的推理逻辑。

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短(duan)期内，股(gu)票投资者愈发看涨，看跌期权(quan)的溢价不断缩水。但长(zhang)期来看，偏度几(ji)乎没有(you)变(bian)化，这表明乐观情(qing)绪难以持(chi)久。同(tong)样，芝加哥期(qi)权交易所波动率指数（Cboe Volatility Index）的长期期货价格依然高企，显示出市场对关祱所带来的经济影响仍有较深的担忧。

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1、6月ETF資金整體(tǐ)延續(xù)淨(jìng)(jing)贖(shú)迴(huí)，但淨贖迴槼(guī)糢(mó)有所收(shou)窄，結(jié)構(gòu)上以寬(kuān)基指數(shù)ETF贖(shu)迴(hui)爲(wèi)主。6月ETF淨贖迴100億(yì)份，對(duì)應(yīng)淨流齣(chū)(chu)203億元。結構上，槼糢(mo)指數ETF淨(jing)流(liu)齣247億元，行業(yè)類(lèi)ETF小幅淨流入43億元，信息技術(shù)、軍(jūn)工、消費(fèi)行業類ETF淨申購(gòu)槼糢靠前。展朢(wàng)7月，行業類(lei)ETF有(you)朢繼(jì)續成爲投資者蓡(shēn)與(yǔ)結(jie)構性行情的工具，行業(ye)類ETF有朢繼續活躍(yuè)。

2、在与大模型(xing)交互时，用户常常面临指令表述不清晰(xi)、难以精准(zhun)获取(qu)所需结果的问题。针对大模型落地中“需求表达模(mo)糊(hu)、Promp（提示(shi)词）调试低效”等痛点，火山引(yin)擎智能算法负责人吴迪在(zai)会上分享(xiang)了(le)面向大模型的智(zhi)能解决方案平台—— PromptPilot（提示词引导）平台。该平台如(ru)同大模型与开发者间的“智能翻译官”，无需专(zhuan)业知识即可通过(guo)需求理解、问题生(sheng)成、输出优化三环节，实现 Prompt 调试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用户从繁琐、低效的工作中解放出来，提供覆盖 Prompt 生成、调试、优化与迭代(dai)全生命周期的自动化一站式解决(jue)方案。