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在(zai)与大模型交互时(shi)，用户常常面临指令表述不清晰、难以精准获取所需(xu)结果的问题。针对(dui)大模型落地中“需求表达模(mo)糊、Promp（提示词）调(diao)试低效”等痛点，火山引擎智能算法负责人吴迪在会上分(fen)享了面向(xiang)大模型的智能解决方案平台—— PromptPilot（提示词引导）平台。该平台如同大模型与开发者(zhe)间的“智能翻译(yi)官”，无需(xu)专业知识即可通过需求理解(jie)、问题生成、输出优化三环节，实现 Prompt 调试效率提升(sheng)300%。PromptPilot 旨在将用(yong)户(hu)从繁(fan)琐、低效的工作(zuo)中解放出来，提供覆盖 Prompt 生成、调(diao)试、优化与迭代全生(sheng)命周期的自动化一站式解(jie)决方案。

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战略上，去年10月以来震荡市的特征有：估值位置偏低、上市公司盈利偏弱(ruo)、政策基调积极、各类(lei)主题机会活跃，与2013年(nian)至2014年中和2019年的震荡市类似(shi)，后续有(you)望迎来全面牛市。但战术层面，对比之前震荡市升级(ji)为全面牛市(shi)临界点（2014年7月和2020年7月）的催化因素，现(xian)在宏观高频数据和新增政策的催化并不明显，突破前可能还需要震(zhen)荡一(yi)段时间。2014年(nian)7月突破后的牛市，事后(hou)来看并不是盈利的(de)牛市。但(dan)在指数刚突破的2014年7月，经(jing)济指标出现了连(lian)续多(duo)个月的(de)持续反弹(dan)，比(bi)如2014年4月至7月的PMI持续反弹(dan)。与此(ci)同时，更重要的是2014年二(er)季度，房地产政策明显转(zhuan)向积极，全国各地放开限(xian)购。2020年(nian)7月突破后形成的牛市，是盈利很强的牛市(shi)，2018年至2019年(nian)是上市公(gong)司ROE下降期，2020年疫情冲击的一季度是盈利阶段(duan)性低点，二季度开始盈利快速上行。对应的宏观指标（比如PMI）也从2020年疫情后持续上行。

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