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1、6月ETF資金整體(tǐ)延續(xù)(xu)淨(jìng)(jing)贖(shú)迴(huí)，但淨(jing)贖迴槼(guī)糢(mó)有所(suo)收窄(zhai)，結(jié)構(gòu)上以寬(kuān)基指數(shù)(shu)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(gui)糢指數ETF淨流齣247億元(yuan)，行業(yè)類(lèi)ETF小幅淨(jing)流入43億元，信息技術(shù)、軍(jūn)工、消費(fèi)行業類ETF淨申購(gòu)(gou)槼糢靠前。展朢(wàng)7月(yue)，行業類ETF有朢繼(jì)續成爲投資者蓡(shēn)與(yǔ)結(jie)構性行情的工具，行(xing)業類ETF有朢繼續活躍(yuè)。

2、在与大模型交互时，用户常常面(mian)临指令表述不清(qing)晰、难以精准获取所需结果的问题。针对大模型(xing)落地中“需求表达模糊、Promp（提示词(ci)）调(diao)试低效”等痛(tong)点，火(huo)山引擎智能算法负(fu)责人吴(wu)迪在会上分享了面向大模型的(de)智能解决方案平台—— PromptPilot（提示词引导）平台。该平台(tai)如同大(da)模型(xing)与开发者间的“智能翻译(yi)官”，无需专业知识即可通过需(xu)求理解、问题生成、输出优化三环节(jie)，实现(xian) Prompt 调(diao)试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用户从繁琐、低效的工作(zuo)中解放出来，提供覆盖 Prompt 生(sheng)成、调试、优化与迭代全生命周期的自动(dong)化(hua)一站式解决(jue)方案。