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在与大模型交互时，用户常常(chang)面临指令表述(shu)不清晰(xi)、难以精准获取所需(xu)结(jie)果的问题。针对大(da)模型落地中“需求(qiu)表达模(mo)糊、Promp（提示(shi)词）调试低效”等痛点，火山(shan)引擎(qing)智(zhi)能算法负责(ze)人吴迪在会上分享了面向大模(mo)型的智能解决方案平台—— PromptPilot（提示词引导）平(ping)台。该平台如同大模型与开发者间的“智能翻译官”，无(wu)需专业知识即可通过需(xu)求理解、问题生成、输出优(you)化三环节，实现 Prompt 调试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用户从繁琐、低效的工作中解放出来，提供覆盖 Prompt 生成、调试(shi)、优化与(yu)迭代全生命周期的自动化一(yi)站式解决方案。

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特朗普说：“我并不是要确保每个人都拥有电动汽车😈。”他解释说，即使在竞选期间，他也主张美国人可以在购买传统汽车和电动汽车之间做出选择🥭。

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但，本轮与历史不同的(de)是，过往居(ju)民存款搬家均发生在经(jing)济预期(qi)明显改善之(zhi)后，本轮居民存款搬家期间，实体经济预期尚未改善（对应PMI多数时间仍低于(yu)50%）。

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1、►  “流动性过剩”下资金寻求有限回报🩰🍉，进一步强化了结构性行情和抱团🥒👚💕🎒。我们在前文提到，当前国内私人部门持续信用收缩的症结不是钱不够多或利率绝对水平不够低🩲👝，恰恰相反👘，宏观流动性上，当前中国M2高达325万亿人民币，是GDP的2.4倍，不仅规模创历史新高💗😠，与GDP的差距也是历史新高🍑，145万亿人民币的储蓄规模也是历史高点👛🍒🤍。利率水平不仅是历史低点👠👚🩰，在全球范围也接近最低👿👞。与此同时，微观流动性上🍄😈👠，5月香港因金管局投放流动性导致Hibor快速走低至接近零，也提供了相当充裕的流动性环境。之所以出现这种情形，与金管局为了对冲港币此前触及强方7.75后，自动触发的操作机制有直接关系。但更重要的是👿，本轮投放的规模和速度都远超历史正常水平🥬💋🍉，5月2日至5月6日短短4天内四次投放港币，累计注资1294亿港币🍍👚。金管局无法决定是否要操作以及何时操作👡🥑🧡🍋，但可以决定如何操作👡🍆。不过短期来看，Hibor难以更低，流动性或边际收紧，近期随着港元再度触及7.85弱方保证，香港金管局也时隔两年再度收紧流动性（《Hibor如何影响港股🍆？》）。

2、对比过去2年7月政治局会议和4月政治局会议的表态来看，往往相较于4月政治局会议👙🥒💟👅🍇，7月政治局会议对经济形势的判断认识要更加深刻🥕，也往往会要求“加大宏观调控力度”。在当前出口、地产均面临挑战的背景下🥦，7月政治局会议对经济工作的基调有望更加积极💟。