• 某券商分析师：“情绪模型捕捉到‘塑化剂设备’图片（第222章伏笔），让我提前关注那家白酒企业的食品安全风险，为第26卷的‘白酒寒冬’分析埋下伏笔。”

（三）缺陷暴露：上线即“迭代”的开始

首周运行也暴露了新问题：

1. 极端行情下的“预警拥堵”：5月27日A股千股跌停时，系统单日触发红色预警23次（日常均值3次），分析师复核出现“排队等待”（最长耗时6小时）；

2. 跨市场传染的“预警盲区”：美股英伟达暴跌引发A股算力板块跟跌，系统未充分评估“外资撤离”的连锁反应（第227章“跨市场传染模型”待优化）；

3. 非结构化数据的“解读局限”：某管理层在业绩会上用“网络梗”（如“YYDS”）表达乐观，机器情绪模型误判为“中性”（人工复核后纠正）。

五、迭代计划：从“上线”到“进化”的永不停歇

上线不是终点，而是系统迭代的新起点。项目组针对首周缺陷，立即启动三项升级：

（一）“预警拥堵”解决方案：分级响应+智能分流

• 分级响应：红色预警中“标准化处置”（如冻结权限）由机器自动执行，“非标准化处置”（如跨部门协作）按“紧急程度”排序（如“流动性风险”优先于“业绩下滑”）；

• 智能分流：用“分析师专长标签”（如“新能源专家”“医药研究员”）自动分配预警工单，避免“专业不对口”的低效复核。

（二）“跨市场传染”补强：接入全球情绪地图

• 数据扩展：实时抓取VIX恐慌指数、美债收益率、离岸人民币汇率等全球指标（第227章“跨市场传染模型”）；

• 算法升级：用图神经网络（GNN）建模“美股-A股-港股”的情绪传染路径，识别“传染枢纽”（如北向资金重仓股），提前预警“连锁下跌”风险。

（三）“非结构化解读”优化：多模态融合+人工训练

• 多模态融合：结合文本（方言表述）、语音（语调）、图像（表情包）综合判断情绪（如“哭脸”表情+“要完了”文字=强恐慌）；

• 人工训练：组织“网络梗情绪识别”专项培训（第228章“盲测训练”），提升分析师对新兴表达方式的敏感度。

六、尾声：狼眼初睁，未来已来

2024年5月30日，系统上线首

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