话锋一转，说道：「但是想要这个效果，提示词就得这麽写一」
他切了一下屏，是另外一个文档，屏幕上出现了一段提示词：
【请分析以下备货方案，要求：
只列出三天内可以解决的问题；
按照对双十一峰值销售的影响程度从高到低排序；
每条问题後附出具体可执行的动作建议；
忽略需要长期优化的结构性问题。】
「按这个提示词，GPT大概率也能输出差不多的结果。」
林绍峰停顿了一下，环顾了一下在座的人。
「但问题是，这段提示词是研究员和运营专员花了二十分钟写出来的。」他说，「大部分用户想的就是：双十一快到了，帮我看看有没有问题。他不会知道要说「只看三天内能解决的」，要说「按影响程度排序」，要说「忽略结构性问题」。他只想直接要一个有用的答案。」
会议室里安静了下来，有些人的表情明显带着思考。
「用户说的是「就快双十一，帮我过一遍」，他没有说只看几天内能解决的、只看影响峰值的、结论要可执行。但坤元知道「就快|这个时间窗口意味着什麽，知道双干一备货的语境下「有没有问题」问的是什麽问题。」
「这是对中文业务场景的理解，这种理解摆脱了提示词的限制。」林绍峰总结道。
这样一比较，即使两者在解决复杂问题的方面不相上下，坤元模型在交互这一块已经胜出了。
如果是公开演讲，这里可能会有掌声，但这是内部会议，没人鼓掌。
这个演示做完之後，市场负责人没有再提出新的问题。
他已经在想该用什麽样的宣传词来抓人的眼球了。
这次，是有真东西的。
林绍峰其实还准备了其他的几个演示例子，但是没人提出，他也没有拿出来。看来刚才的那个演示已经足够证明坤元的价值了。
停顿了一会儿，林绍峰又补充了一句话。
「还有一件事。」他扫了一眼在座的各事业部VP、业务线负责人，「坤元是独立研发，独立部署，数据都在鼎盛自己的伺服器上，这解决了最大的一个隐患。每年双十一的备货方案、定价策略，这些东西，传给外部的AI，你们放心吗？」
听了这句话，吕云微微点了点头，然後终於开口问出了他的第一个问题，却和演示的内容无关：「这个项目的技术负责人是谁？」
…。。