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互(hu)动式引导，让模(mo)糊需求变清晰。PromptPilot 就(jiu)如(ru)同一个 “需(xu)求翻译(yi)器”，面对(dui)用户(hu)在需求表达上的困扰，它能(neng)够通过互动的方式(shi)精准(zhun)捕捉用户(hu)意图，并引导用(yong)户明确具体需求。为了帮(bang)助用户定义 “好” 的(de)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(yong)户(hu)只需通(tong)过选择、对比和反(fan)馈，就(jiu)能让模型迅速理解其真实想法。对于复杂(za)任务，用户甚至可以(yi)介入模型的思考过程，对齐理想回答背后的推理逻辑(ji)。

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1、6月ETF資金整體(tǐ)延續(xù)淨(jìng)贖(shú)迴(huí)，但(dan)淨贖迴槼(guī)糢(mó)有所收窄，結(jié)構(gòu)上以寬(kuān)基指數(shù)ETF贖迴爲(wèi)主。6月ETF淨贖迴100億(yì)份，對(duì)應(yīng)淨流齣(chū)203億元。結構上，槼糢指數(shu)ETF淨(jing)流齣247億元，行業(yè)類(lèi)ETF小幅淨流入43億(yi)元(yuan)，信息技術(shù)、軍(jūn)工、消費(fèi)行業類ETF淨申購(gòu)槼糢(mo)靠前。展朢(wàng)7月，行(xing)業類ETF有朢繼(jì)續成(cheng)爲(wei)投資者蓡(shēn)與(yǔ)結構(gou)性行情的工具，行業類ETF有(you)朢繼續活躍(yuè)。

2、在与大模型交互时，用户常(chang)常面临指令表述不(bu)清晰(xi)、难以精准获取所需结果的问(wen)题。针对大模型落地中“需求表(biao)达模糊、Promp（提示词）调(diao)试低效”等(deng)痛点，火山引擎智能算法负责人吴迪在(zai)会上分享了面向大模型的智能解决方案平(ping)台—— PromptPilot（提示词引导）平台(tai)。该平(ping)台如同大模型与开发者间(jian)的“智能翻译官”，无(wu)需专业知(zhi)识即可通过需求理解、问题生成、输出优化三环节，实现 Prompt 调试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用(yong)户从繁(fan)琐、低效的工作中解放出来(lai)，提供覆盖 Prompt 生成、调试、优(you)化与迭代全(quan)生命周(zhou)期的自(zi)动化一站式解决方案。