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去年924之前，是(shi)国内信用(yong)周期和市(shi)场情绪的最低点，自此(ci)之(zhi)后，分别迎来了财政政策、AI产业趋势(shi)等几个(ge)好消息，推动市场出现(xian)几轮反(fan)弹(dan)，但也(ye)容易冲高透支后回落，而每一次反弹的主线也因为驱(qu)动因(yin)素不同而(er)有别：1）去年924宏观政策转向，推动非银与地产等顺周期板块领涨，交易的是总量政策(ce)；2）到春节后DeepSeek“横空出(chu)世”引领AI相关科技硬件与(yu)互联网龙头价(jia)值重估，交(jiao)易的是产业趋势；3）4月关税风波后(hou)新消费与创新药，以及最近由流动性与事件(jian)驱动的非银券商(shang)等大涨，更多是行业催化和流动(dong)性(xing)抱团。

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1、在与大模型交互时，用户常常面临指令表述不清晰、难以精准获取所需结果的(de)问题。针对大模型(xing)落地中“需求表达模糊、Promp（提(ti)示词）调试低(di)效(xiao)”等痛点，火山引(yin)擎智能算法负责人(ren)吴迪在会上分享了面向大模(mo)型的智能(neng)解决方(fang)案平台—— PromptPilot（提示词引导）平台。该平台(tai)如同大(da)模型与开发者间(jian)的“智能翻(fan)译官”，无需专业知识即可通过需求理解、问题生成、输出优化(hua)三环节，实现 Prompt 调(diao)试效率提升300%。PromptPilot 旨在将用户从繁(fan)琐、低效的工作中解放(fang)出来，提供覆盖 Prompt 生成、调试、优化与迭代全生命周期的自动化一(yi)站式解(jie)决方案。

2、谈到收藏(cang)初衷，他并不避(bi)讳金钱与价值。“如果我们总是围绕着‘多少钱’来谈(tan)艺术，那是对文物(wu)的不尊重。”但在收藏逻辑上，他将自己的收藏(cang)分为两(liang)条主线：“一是帝(di)王路线，要么是(shi)敕造(zao)，要么(me)是收藏；一是文人路线(xian)，更偏书画——这些是中国艺术品(pin)的根脉。”