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闭环迭代，将“Bad Case”转化为“数据(ju)资产”。当模型在升级(ji)过程中出现“Bad Case”时，PromptPilot 构建的闭(bi)环优化体系便会发挥作用。它鼓(gu)励用户将问题案例转(zhuan)化(hua)为宝贵的(de)数据资产，每一个被(bei)标记的优化样本(ben)都将成为推动模型持续进化的(de)动力 。

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相比2014年底和2019年初，当前市场从估值上来看可能还不支持纯粹流动性驱动的行情，但如果美联储在7月意外降息🍋👡💝🍅🍎，并且中国央行同步宽松，可能成为引燃市场情绪的一个催化。从板块轮动来看，活跃资金或正从医药和消费切向科技和金融，红利也开始滞涨🍅💕👿。结构性机会仍料将是贯穿中报季的话题👚，指数型机会可能还需要等三季度末到四季度。近期，YU7大热👘、欧洲延缓停售油车，标志着产品力正替代产品形式🍇🤬，推动全球电气化进程全面加速东移，下一个阶段的行情逻辑可能是电气化领域全产业链变现能力的提升，以及AI智能化领域的追赶。三季度A股科技企业IPO重启，科技领域产品催化频出，或将带来市场注意力重新转向科技板块👞💕，有望接力创新药和新消费的行情。预计AI和军工是三季度寻找结构性机会的重心💔🤍🧄。

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从新房成交(jiao)特征来看，今年以来，核心城市(shi)改善型项目入市节奏加快，带动需求(qiu)持续释放(fang)，北京、上(shang)海、南京、成都等多个城市以改善性需求(qiu)为主的高总(zong)价项目去化表现较好。

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何涛：他说要思考再(zai)三后再启动(dong)，因为一(yi)旦(dan)扣了扳机就没有回头(tou)路了。夏(xia)珩考虑周全，一件事有 10 个因素，必须 10 个因素都支持再做(zuo)。我的习惯是，一共三条(tiao)路，先做，做了(le)就知道对和错。选得慢了，或许对的也变成(cheng)错。

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1、互动式引导🥾👘💝，让模糊需求变清晰。PromptPilot 就如同一个 “需求翻译器”，面对用户在需求表达上的困扰👚💛💋，它能够通过互动的方式精准捕捉用户意图🍅💗💛😻，并引导用户明确具体需求。为了帮助用户定义 “好” 的提示词💔，平台采用简化的 “选择题” 模式，自动生成多样化的答案选项，用户只需通过选择👜🤬💓、对比和反馈，就能让模型迅速理解其真实想法。对于复杂任务🍌🥭👛💗👠，用户甚至可以介入模型的思考过程，对齐理想回答背后的推理逻辑👄💕。

2、Meta 首席财务官苏珊(shan)・李(li)在公司(si)最近的财报电话会议上表示(shi)，自去年年底在 Threads 应用的推荐(jian)系统中引入(ru) Llama 模型后，用户在(zai)该应用上(shang)的使(shi)用时长增加了(le) 4%。