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互动式引导，让模糊需求变清晰。PromptPilot 就如(ru)同一个 “需求翻(fan)译器”，面对用户在需求表达上的困扰(rao)，它能够通过(guo)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(ding)义 “好” 的提(ti)示词，平台采用简化(hua)的 “选择题” 模式，自动生成(cheng)多样化的答案选项，用户只需通过选择、对比和反馈，就(jiu)能让模型迅速理解(jie)其真实想法。对于复杂任务，用户甚至可以(yi)介入模(mo)型的思考(kao)过程，对齐理想回答背后的推理逻辑。

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

2、在与大(da)模型交互时，用户常常(chang)面临指令表述不清晰、难以精准获取所需结果的问(wen)题。针对(dui)大模型落地中“需求表达模糊、Promp（提示词）调试低效”等痛点，火山引擎智能算(suan)法(fa)负(fu)责人吴迪在会上分享了面向大模型的智能(neng)解决方案平台—— PromptPilot（提示词引导）平台。该平台如同大模型与开发者(zhe)间的“智能(neng)翻译官”，无需专业知识即可通过需求理解、问(wen)题生成、输出优化三环节，实现 Prompt 调(diao)试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用(yong)户从繁琐、低效的工作中解(jie)放出来(lai)，提供覆盖 Prompt 生成(cheng)、调试(shi)、优化与迭代全生命周期的自动化一站式(shi)解决方案。