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互动式引导，让(rang)模糊需求变(bian)清晰。PromptPilot 就(jiu)如同一个 “需求翻译器”，面对用户(hu)在需求表达上的(de)困(kun)扰，它能够通过(guo)互动的方式精准捕(bu)捉用户意(yi)图，并(bing)引导用(yong)户明确具体需求。为(wei)了(le)帮(bang)助用户(hu)定(ding)义 “好” 的提示词，平台采用简化的 “选(xuan)择题” 模式，自动生成多样化的答(da)案选项，用户(hu)只需通过选择、对比和反馈，就能让模型(xing)迅速理解其(qi)真实想法。对(dui)于复杂任务，用户甚至可以介入模型的思(si)考(kao)过程(cheng)，对齐理想回答背后的推理逻辑。

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短期内，股票投资(zi)者愈发看涨(zhang)，看跌期权的溢价不断缩水(shui)。但(dan)长期(qi)来看，偏度(du)几乎没有变化，这表明乐观情绪难以(yi)持久(jiu)。同样，芝加哥期权交易所波动率指数（Cboe Volatility Index）的长期期货价格依然高(gao)企，显示出市场对关祱所(suo)带来的经济影响仍有较深的担忧。

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消息面上(shang)，据环球网消息，美媒日(ri)前放风称，美国商务部官员已通知台积电、三星等全球主(zhu)要半导体制造商，计划(hua)撤销能(neng)让这些公司在中(zhong)国(guo)大陆使用(yong)美国技术的豁免(mian)。

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1、6月ETF资金整体延续净赎回🩲🩳👜💘，但净赎回规模有所收窄，结构上以宽基指数ETF赎回为主。6月ETF净赎回100亿份，对应净流出203亿元。结构上👠🥾🥒，规模指数ETF净流出247亿元💔，行业类ETF小幅净流入43亿元👛，信息技术、军工、消费行业类ETF净申购规模靠前。展望7月，行业类ETF有望继续成为投资者参与结构性行情的工具，行业类ETF有望继续活跃🍉。

2、在与(yu)大模型交互时，用户常常(chang)面临指令表述(shu)不清晰、难以精准获取所需结果的问题。针对(dui)大模型落地中“需求表达模糊、Promp（提示词(ci)）调试低效”等痛点，火山引擎智能算法负责人吴迪(di)在会上分享了面向大(da)模型的(de)智能解决方案平(ping)台—— PromptPilot（提示词引导）平台(tai)。该平台如(ru)同大模型与开发者间的“智能(neng)翻(fan)译官”，无需专业知识即可通过需求理解、问题生成、输出优(you)化三环节，实现 Prompt 调试(shi)效率提升300%。PromptPilot 旨在将用户从繁琐、低(di)效的工作中解放出来，提供覆盖 Prompt 生成、调试(shi)、优化与迭代全生命周期的自动化一(yi)站(zhan)式(shi)解决方(fang)案。