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闭环迭代，将“Bad Case”转化为“数据资产”。当模型在升级过程中出现“Bad Case”时🍎🍋🥑🩲，PromptPilot 构建的闭环优化体系便会发挥作用💋💕。它鼓励用户将问题案例转化为宝贵的数据资产🍎🍋🍍🥻，每一个被标记的优化样本都将成为推动模型持续进化的动力 。

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相比2014年底和2019年初，当前市场从估值上来看可能还不支持纯粹流动性驱动的行情，但如果美联储在7月意外降息，并且中国央行同步宽松😈，可能成为引燃市场情绪的一个催化👅👛🥻。从板块轮动来看，活跃资金或正从医药和消费切向科技和金融，红利也开始滞涨。结构性机会仍料将是贯穿中报季的话题，指数型机会可能还需要等三季度末到四季度。近期🍓，YU7大热、欧洲延缓停售油车💟🥭🍈💗🥦，标志着产品力正替代产品形式👿，推动全球电气化进程全面加速东移🥑，下一个阶段的行情逻辑可能是电气化领域全产业链变现能力的提升，以及AI智能化领域的追赶🍇💛。三季度A股科技企业IPO重启，科技领域产品催化频出，或将带来市场注意力重新转向科技板块，有望接力创新药和新消费的行情。预计AI和军工是三季度寻找结构性机会的重心。

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从新房成交特征来看🌽🥔，今年以来🍒💝，核心城市改善型项目入市节奏加快🥻，带动需求持续释放，北京👅💝🥿、上海、南京、成都等多个城市以改善性需求为主的高总价项目去化表现较好💋🍄💖。

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何涛：他说要思考再三后再启动🍋，因为一旦扣了扳机就没有回头路了🥦。夏珩考虑周全🍊👙💋，一件事有 10 个因素，必须 10 个因素都支持再做。我的习惯是👜🥒，一共三条路🍈💌😠，先做，做了就知道对和错。选得慢了🍍🍆，或许对的也变成错🍊💌。

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1、互动式引导，让(rang)模糊需求变清晰。PromptPilot 就如同一个 “需求翻(fan)译器”，面(mian)对用户在需求表达(da)上的(de)困扰(rao)，它能(neng)够通过互动的方式精准捕捉用户意图，并引导用户明确具(ju)体需求。为了帮助(zhu)用(yong)户(hu)定义 “好” 的提示词，平台采用简化的 “选(xuan)择题” 模(mo)式，自动(dong)生成(cheng)多样化的答案选项，用(yong)户只需通过选择、对比和反馈，就能让模(mo)型迅速理(li)解(jie)其真实想法。对于复(fu)杂任务，用(yong)户甚至可以介入模型的思考过程，对齐理想回答(da)背后的推理逻辑。

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