苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?
更新时间： 浏览次数： 258
在这场以大型语言模型（LLM）为核心的 AI 浪潮中，苹果似乎一直保持着低调，很少出现在技术报道的前沿。尽管如此，时不时地，该公司也能拿出一些非常亮眼的研究成果，比如能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型 FastVLM。
近日，苹果与牛津大学和香港城市大学合作的一项新研究吸引了不少关注。其中提出了一种名为 BED-LLM 的新方法，能让 AI 解决问题的能力直接提升 6.5 倍（成功率从 14% 暴增至 91%），而整个过程无需微调或重新训练，直接在当前模型上运行即可。
而实现这一突破的关键，便是让 AI 学会问出完美的问题。
那么，究竟该如何做到这一点呢？
论文标题：BED-LLM: Intelligent Information Gathering with LLMs and Bayesian Experimental Design
论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.21184
这要从 LLM 的一个不足之处说起，即难以智能且自适应的方式主动从用户或外部环境中获取信息。这就像是 LLM 的「多轮遗忘症」。
具体而言，虽然现代 LLM 通常能够一次性生成连贯且富有洞察力的问题（或其他外部查询），但它们通常难以根据先前在交互式任务中收集到的答案进行适当的调整。比如，已有研究证明，LLM 在多步猜谜游戏、任务澄清、IT 任务自动化以及迭代式外部工具使用等问题上表现不佳。
因此，提高 LLM 自适应地提出问题和有针对性地收集信息的能力是很有必要的。
简单来说，LLM 仅仅基于其庞大的知识库一次性生成好问题是不够的。真正的智能体需要能根据用户的实时反馈，动态调整策略，精准地提出下一个最有价值的问题 。
BED-LLM：让提问成为一门科学
牛津、苹果和香港城市大学的这个联合团队提出，可以使用序贯贝叶斯实验设计（Bayesian experimental desig/BED）框架来解决这一问题。
该框架提供了一种基于模型的信息论机制，可用于在给定实验的生成模型的情况下做出自适应设计决策。
具体而言，该团队展示了如何将使用 LLM 进行交互式信息收集的问题表述为一个序贯实验设计问题，其中有一个迭代过程：
每次选择要问的问题（query），都要尽量最大化预期信息增益（Expected Information Gain, EIG）。
根据用户的回答更新信念（belief）。
再基于新的信念选择下一步要问的问题。
这就像科学实验：一步步设计实验、收集数据、更新假设，而不是一次性问到底。
这里，构成序贯 BED 程序的底层生成模型源自 LLM，该团队特别展示了该模型的构建方式，并为关键设计决策提供了广泛的见解。
该团队将这种方法命名为 BED-LLM，即 Bayesian Experimental Design with Large Language Models。
这种名为 BED-LLM 的方法之所以高效，源于其背后三重智慧的巧妙设计：
智慧一：追求真正的信息增益，而非表面上的不确定性
过去的方法常常让 AI 选择自己「感觉最不确定」的问题，但这并非最优解。BED-LLM 的核心是精确计算 EIG，确保问题能带来最大价值。
论文中一个生动的例子可以说明这一点 ：假设 AI 想了解你的电影偏好，它有两个问题可选：
问题 A：「你最喜欢什么口味的冰淇淋？」
问题 B：「你最喜欢哪种电影类型？」
对于问题 A，AI 可能完全猜不到答案（即预测熵很高），但这个答案对于了解你的电影品味毫无帮助（EIG 为 0） 。而问题 B 的答案虽然也不确定，但无论你回答「科幻」还是「喜剧」，都能极大地帮助 AI 缩小猜测范围，因此它的 EIG 非常高 。BED-LLM 正是基于这种原则来选择问题的。
智慧二：强制逻辑自洽，纠正 LLM 的遗忘症
研究发现，即便是 GPT-4o 这样顶尖的模型，在多轮对话中也常常会忘记之前的约束，提出与历史回答相矛盾的假设 。
BED-LLM 引入了先采样后过滤 (sample-then-filter) 策略来解决这个问题。
它首先让 LLM 生成一批可能的答案（例如，在猜名人游戏中生成多个候选人），然后用一个「逻辑过滤器」逐一检查这些答案是否与用户之前的所有回答都兼容，将不符合逻辑的选项直接剔除。这确保了 AI 的每一步推理都建立在已知的事实之上。
智慧三：生成问题有的放矢，而非天马行空
在生成候选问题时，BED-LLM 采用了一种更具针对性的条件生成 (Conditional generation) 策略 。它会先参考当前已经过筛选、逻辑自洽的假设池，然后让 LLM 提出能够最高效「切分」这些假设的问题 。这使得提问从一开始就目标明确，直指核心。
结果如何？
为了验证 BED-LLM 的效果，研究团队将其与两种主流基准进行了对比：
Naive QA：完全依赖 LLM 的「直觉」来提问。
Entropy：采用简化的 EIG 版本，即只考虑预测不确定性的方法 。
结果显示，无论是在「20 个问题」猜谜游戏还是电影偏好推荐任务中，BED-LLM 的表现都全面超越了基准方法 。
具体而言，该团队首先发现，BED-LLM 在各种 LLM 和目标数量下，显著提升了 20 个问题问题的成功率。例如，在使用 Mistral-Large 预测名人时，该团队观察到成功率从 14% 提升至 91%。
其次，该团队展示了 LLM 在电影推荐方面取得的显著改进，表明即使 LLM 的预测模型与回答者的预测模型不同，这些优势依然有效。
更具现实意义的是，研究团队还进行了一项「模型跨服聊天」的压力测试：让提问的 AI 和回答的 AI 使用完全不同的模型（例如，提问方是 Qwen，回答方是 GPT-4o-mini）。
这种设置更贴近真实世界，因为用户的思维模型与 AI 本就不同。即便在这种「模型失配」的情况下，BED-LLM 的性能优势依然稳固，展现了其强大的稳健性。
总而言之，这项研究为我们展示了如何通过严谨的数学框架，将 LLM 从一个被动的知识问答库，转变为一个主动、高效、且具备逻辑推理能力的信息收集者。这或许预示着，未来的 AI 交互将不再是简单的一问一答，而是真正意义上的「智慧对话」。
苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?24小时观看热线：122。苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?全市各区点热线号码。☎：122
苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?24小时观看热线拥有专业的观看技师，快速的上门，为你的生活排忧解难。如您有以下需要我们来解决的问题请尽快与我们联系。我们能为您排除各种故障，特别是疑难杂症。
1.热情专业的团队
苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?是您解决问题的最佳选择。我们拥有一支热情、专业的团队，竭诚为您提供优质的。无论您遇到哪些问题或疑虑，只需拨打122，我们的将会耐心倾听并提供您所需的帮助。您的满意是我们的追求。
2.红色字体，标志品质保障
当您拨打苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?的电话热线122时，您会惊喜地发现号码是以鲜艳的红色字体显示。这不仅是为了吸引您的注意，更是对我们产品卓越品质的保证。红色代表着力量和热情，我们希望通过热情的为您提供最可靠的解决方案，确保您的使用体验无忧无虑。
3.您的需求是我们最大的动力
我们深知客户的需求是我们成长的源泉，因此，您的需求总是我们最关心的问题。无论您遇到什么问题，无论大小，我们都将以最快的速度和最专业的态度进行处理。您只需拨打我们的电话热线，详细描述问题，我们将竭尽全力为您解决。您的满意度是我们工作的最终目标。
4.全方位的解决方案
一旦您拨通了苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?的电话热线122，我们将全面了解您的问题，并提供最合适的解决方案。无论是技术问题、、观看咨询还是其他相关问题，我们都将通过专业分析和经验丰富的团队来解决您的困扰。您的信赖是我们不懈努力的动力。
5.周到贴心的
我们追求卓越品质的同时，也注重周到贴心的。在您使用苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?的过程中，如果遇到了任何问题或需要观看，您只需拨打122，我们将及时安排人员为您提供全程跟踪。我们将无微不至地为您解决问题，确保您的家居生活舒适温暖。
结语
无论是产品质量还是，苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?都以高品质标准来追求客户的满意度。拨打我们的苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?电话热线122，您将得到热情专业的团队的全方位支持。我们将竭诚为您提供最可靠、高效和周到的解决方案，为您带来舒适的家居体验。
5、全部在线支付，方便快捷，保障权益。支持支付宝，微信付款
清远市（清城、清新）
宜昌市（宜都市、长阳土家族自治县、☺️当阳市、☁️五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、夷陵区、远安县、点军区、枝江市、猇亭区、秭归县、伍家岗区、🐒市辖区）
淮安市（淮安、淮阴、💞清江浦、🏏洪泽）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、🦠乌拉特后旗、乌拉特前旗、🐅️市辖区、🌮临河区、🕊五原县）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
娄底市（娄星）
鞍山市：♒️铁东区、铁西区、🦎立山区、🍒千山区。
郴州市（北湖、苏仙）
牡丹江市：🕡东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
唐山市（丰润区、🕛丰南区、遵化市、🐒迁安市、❇️️开平区、唐海县、🕉滦南县、😉乐亭县、滦州市、玉田县、🐕迁西县、遵化市、唐山市路南区）
南通市（崇川区，港闸区，开发区，😨海门区，🥓海安市。）
厦门市（思明、海沧、🆔湖里、🤙集美、同安、翔安）
湘西土家族苗族自治州（凤凰县、🍄永顺县、🍧泸溪县、🍨保靖县、🐂吉首市、花垣县、龙山县、古丈县）
白山市：浑江区、🐯江源区。
江门市（蓬江、江海、新会）
常熟市（方塔管理区、😡虹桥管理区、💅琴湖管理区、😔兴福管理区、谢桥管理区、⚛️大义管理区、🍝莫城管理区。）宿迁(宿豫区、🤢宿城区、🥏湖滨新区、洋河新区。)
荆州市（沙市、🐣荆州）
三亚市（淮北、🐈吉阳、天涯、崖州）
廊坊市（安次、广阳）
无锡市苹果新研究: 不微调、不重训, 如何让AI提问效率暴增6.5倍?电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
宜春市（袁州）
六安市（日照安、🤟裕安、叶集）
锦州市（凌海市、🍶义县、✊黑山县、💫凌河区、🥍市辖区、古塔区、🐪北镇市、🕗太和区）
银川市（永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、🦖贺兰县、灵武市、市辖区）
安康市（宁陕县、🧐白河县、🍆汉阴县、岚皋县、🈺石泉县、✨市辖区、紫阳县、😶汉滨区、♑️旬阳县、镇坪县、💗平利县）
宜昌市（伍家岗区、西陵区、点军区、🐉猇亭区、🍹夷陵区、😎远安县、😰兴山县、秭归县、🤗长阳土家族自治县、👌五峰土家族自治县、🐕宜都市、当阳市、🦈枝江市、🐬虎亭区）
白山市：浑江区、💐江源区。
赣州市（南康区、☯️章贡区、😞赣县区、🧂信丰县、大余县、上犹县、✍崇义县、安远县、💚龙南县、🖤定南县、全南县、宁都县、🥨于都县、兴国县、🍷会昌县、寻乌县、石城县、长征镇、沙洲镇、黄冈镇）
绍兴市（越城、柯桥、上虞）
杭州市（临安、🐔上城、下城、🥦江干、拱野、🍁西湖、滨江、余杭）
揭阳市（榕城、❕揭东）
鹰潭市（余江县、市辖区、👹贵溪市、🤟月湖区）
邯郸市（邯山、🌴丛台、🥄复兴、🥘峰峰矿、肥乡、永年）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、🦙乌拉特后旗、乌拉特前旗、🕎市辖区、😽临河区、👎五原县）
宜昌市（伍家岗区、西陵区、点军区、猇亭区、夷陵区、🥙远安县、兴山县、秭归县、🌚长阳土家族自治县、🕘五峰土家族自治县、😻宜都市、🍤当阳市、枝江市、虎亭区）
襄阳市（樊城区、襄州区、老河口市、🐊宜城市、南漳县、谷城县、保康县、♉️枣阳市、定南县、🦙随州市、白浪镇、城关镇、🐖赵家镇、东津镇、堰头镇）
湖州市（南湖、秀洲）
马鞍山市（花山、雨山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、🚳新河县、✳️宁晋县、南宫市、🕕内丘县、清河县、🦡巨鹿县、🕔临城县、🛐隆尧县、🦆南和县、威县、桥东区、邢台县、🌚市辖区、平乡县、桥西区、✍广宗县、沙河市）
银川市（永宁县、😳兴庆区、♈️西夏区、🦋金凤区、贺兰县、🐸灵武市、市辖区）
遵义市（汇川区、红花岗区、遵义县、🥙桐梓县、绥阳县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、🦜务川县、🧓凤冈县、🍢湄潭县、余庆县、习水县、🏑赤水市、🔰仁怀市、土家族苗族自治县、🍧铜仁市、🎍松桃苗族自治县、万山区、黔西县）
襄阳市（襄城、☯️樊城、♎️襄州）
长春市（南关、宽城、🙂️朝阳、二道、🍧绿园、双阳）
桂林市（象山区、叠彩区、☢️七星区、🖖️临桂区、阳朔县、🍔灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、🎍资源县、平乐县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、永福县）
重庆市（绵阳、🐍涪陵、渝中、🌓大渡口、❗️️江北、🌾沙坪坝、👌️九龙坡、南岸、北培、万盛、双桥、渝北、巴南）
鞍山市（铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、立山区、🆑铁东区、✍️市辖区、🍑千山区）
蚌埠市（五河县、🐚️固镇县、✝️市辖区、淮上区、龙子湖区、蚌山区、怀远县、禹会区）
襄阳市（襄城、🍊樊城、襄州）
太原市（小店、🕘迎泽、杏花岭、尖草坪、🍶万柏林、〽️️晋源）
南昌市（青山湖区、🥢️红谷滩新区、💢东湖区、西湖区、🤣青山湖区、🍜南昌县、进贤县、⛈安义县、湾里区、♈️地藏寺镇、💯瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、🌜青云谱区、😀望城坡镇）
宁波市（海曙、🎂️江东、📛江北、🈚️北仑、🥎镇海）
甘肃省兰州市（城关区、🤓七里河区、西固区、🌖安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、👆雁滩区）
抚顺市：🤑顺城区、新抚区、🥡东洲区、望花区。
衡阳市（珠晖、雁峰、📴石鼓、🤨蒸湘、南岳）
咸宁市（通山县、🏑咸安区、崇阳县、通城县、🐅市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
新竹县（新丰乡、🤕峨眉乡、湖口乡、🕢关西镇、新埔镇、💀横山乡、尖石乡、北埔乡、竹东镇、⛳️宝山乡、芎林乡、👍五峰乡、🖤竹北市）
太仓市(城厢镇、金浪镇、🍌沙溪镇、璜泾镇、浏河镇、浏家港镇；)
南通市（崇州、港闸、通州）
宜昌市（西陵、伍家岗、☁️点军、猇亭、🥀️夷陵）
铁岭市：🌪银州区、⛎清河区。
贵州省安顺市（西秀区、💮平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、🚷关岭布依族苗族自治县、☣️紫云苗族布依族自治县、☪️安顺市、开阳县）
抚顺市：顺城区、新抚区、✌️东洲区、💛望花区。
济南市（历下、市中、槐荫、天桥、☝历城、长清）
珠海市（香洲区、斗门区、🐖金湾区、♋️横琴新区、万山区、😧珠海高新区、😤唐家湾镇、🥀三灶镇、白石镇、🐘前山镇、🐏南屏镇、🌗珠海港镇、金鼎镇）
铁岭市：🤪银州区、清河区。
南昌市（东湖区、😽西湖区、🥎青山湖区、红谷滩新区、南昌县、新建区、☦️安义县、进贤县、🥡️湾里区、😧昌北区）
南投县（信义乡、⭐️竹山镇、😓中寮乡、🍠水里乡、🈹草屯镇、🙊仁爱乡、名间乡、🙊埔里镇、☮️鹿谷乡、国姓乡、鱼池乡、🦌集集镇、南投市）
榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）
上饶市（信州、广丰、广信）
益阳市（南县、资阳区、💹桃江县、🌩市辖区、😤沅江市、赫山区、安化县）
南昌市（东湖区、西湖区、😬青山湖区、红谷滩新区、南昌县、🥐安义县、进贤县、经开区、青山湖区、湾里区、🔞赣江新区、青云谱区、😥浔阳区）
临沂市（兰山区、🌨️罗庄区、🤢️河东区、沂南县、郯城县、😝苍山县、🐂费县、🥔蒙阴县、临沭县、🐤兰陵县、莒南县、平邑县、沂水县、🍡临沂高新技术产业开发区）
本溪市：平山区、明山区、📳溪湖区、南芬区。
乐山市（市中、🧡沙湾、五通桥、日照口河）
鹤壁市（淇县、☸️鹤山区、🕣浚县、山城区、市辖区、淇滨区）
白山市（靖宇县、🐿浑江区、江源区、长白朝鲜族自治县、抚松县、🥠临江市、🦂市辖区）
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、🐂关岭布依族苗族自治县、🌪紫云苗族布依族自治县、安顺市、♎️开阳县）
九江市（莲溪、🌪浔阳）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、🔆西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
东莞市（莞城、💮南城、😝万江、东城,石碣、🍇石龙、😗茶山、🦝石排、🦏企石、横沥、桥头、谢岗、🍇东坑、💪常平、🤐寮步、⛔️大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、🍛长安、🕤惠东、🦏厚街、🐩沙田、道窖、洪梅、♍️麻涌、🍘中堂、😫高步、😟樟木头、🌷大岭山、🥬望牛墩）
通辽市（科尔沁区、🌱扎鲁特旗、🌥开鲁县、霍林郭勒市、市辖区、🥍科尔沁左翼中旗、❌库伦旗、科尔沁左翼后旗、🐲奈曼旗）
桂林市（秀峰区、😺️象山区、七星区、雁山区、🏸临桂区、🍻阳朔县、资源县、平乐县、灌阳县、🥗荔浦市、灵川县、全州县、🍪永福县、🈵龙胜各族自治县、🍉恭城瑶族自治县）：🥣
嘉兴市（海宁市、🕛市辖区、🕕秀洲区、😥平湖市、🎍桐乡市、南湖区、🔯嘉善县、海盐县）
常熟市（方塔管理区、🕐虹桥管理区、琴湖管理区、😯兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。）宿迁(宿豫区、🏺宿城区、✋湖滨新区、洋河新区。)
台州市（椒江、🍢黄岩、🥚️路桥）
泰州市（海陵区、🛡高港区、姜堰区、兴化市、🅱️泰兴市、🥧靖江市、🕞扬中市、丹阳市、泰州市区、姜堰区、☢️️海安镇、周庄镇、😨东进镇、世伦镇、🖖青龙镇、杨湾镇、💯️马桥镇）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、👌️西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
雅安市（汉源县、市辖区、🙈名山区、🌱石棉县、♒️荥经县、宝兴县、天全县、🥤芦山县、🍭雨城区）
南充市（顺庆区、☀️高坪区、🦜嘉陵区、🥮南部县、🤨营山县、蓬安县、🕊仪陇县、🐖西充县、🤧阆中市、抚顺县、阆中市、💗南充高新区）
郴州市（宜章县、🤛嘉禾县、🉑永兴县、🤟汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、🐞临武县、安仁县、资兴市）
山南市（错那县、琼结县、🔯洛扎县、🚸贡嘎县、🕔️桑日县、💢曲松县、🔪浪卡子县、🙂市辖区、隆子县、🥛加查县、🍤扎囊县、乃东区、措美县）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、🦑西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、📳湾里区、🌨地藏寺镇、瑶湖镇、🌽铜鼓县、🦍昌北区、青云谱区、望城坡镇）
株洲市（荷塘、芦淞、石峰、❓天元）
辽阳市（文圣区、📴宏伟区、♌️弓长岭区、太子河区、☦️灯塔市、🙁️辽阳县、白塔区、广德镇、双台镇、桥头镇、长春镇、😲合德镇、🏹兴隆镇、安平镇、辛寨镇、🥑黄土岭镇）
舟山市（市辖区、🐥定海区、嵊泗县、普陀区、🍉️岱山县）
玉溪市（澄江县、🍉江川县、易门县、华宁县、新平彝族傣族自治县、⛔️元江哈尼族彝族傣族自治县、🤬通海县、抚仙湖镇、红塔区、🍳龙潭街道、南北街道、白石街道）
三明市（梅列、🍏三元）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、🐐️鹿寨县、融安县、😃融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
保定市（莲池、竞秀）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、😂️临邑县、🕖平原县、🍣武城县、夏津县、禹城市、德城区、🎍禹城市、🍋齐河县、👩开封县、双汇镇、🕛东风镇、商丘市、阳谷县、👌共青城市、城南新区）
昆山市（昆山开发、高新、🥕综合保税）
许昌市（魏都）
济南市（历下、市中、🙉槐荫、🎾️天桥、🥛历城、长清）
安康市（宁陕县、😦白河县、汉阴县、😉️岚皋县、石泉县、市辖区、紫阳县、✊汉滨区、🍻️旬阳县、镇坪县、平利县）
常州市（天宁、✊钟楼、新北、武进、日照坛）
郑州市（中原、二七、管城、日照水、🤢上街、惠济）
中卫市（沙坡头区、海原县、中宁县、🍬市辖区）
金华市（武义县、东阳市、磐安县、浦江县、🥊兰溪市、🐗永康市、婺城区、义乌市、✝️市辖区、金东区）
长沙市（芙蓉、✌天心、岳麓、👲开福、🍴雨花、望城）
葫芦岛市：龙港区、♌️南票区、👍连山区。
沧州市（新华区、运河区、🦀沧县、青县、🍓东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、🕧吴桥县、献县、🖖孟村回族自治县、河北沧州高新技术产业开发区、沧州经济技术开发区、👲任丘市、黄骅市、🦡河间市、泊头市）
邢台市（邢台县、🍏南和县、清河县、临城县、🦕广宗县、威县、宁晋县、🧓柏乡县、😴任县、😟内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、🤑平乡县、🐲️巨鹿县）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、😿乌拉特中旗、乌拉特后旗、🌪乌拉特前旗、🛡市辖区、临河区、五原县）
连云港市（连云、海州、赣榆）
淮安市（淮阴区、清河区、淮安区、✅涟水县、🌯洪泽区、❌️盱眙县、金湖县、楚州区、🙁️淮安区、🌎海安县、🍉亭湖区、🌞淮安开发区）
玉林市（玉州）
柳州市（城中、🐦鱼峰、🦍柳南、柳北、🍊柳江）
新竹县（新丰乡、😻峨眉乡、🕤湖口乡、关西镇、新埔镇、⚡️横山乡、尖石乡、💟北埔乡、🌍竹东镇、宝山乡、🈺芎林乡、五峰乡、竹北市）
临沂市（兰山、🌔罗庄、河东）
连云港市（连云、✴️海州、🕷赣榆）
廊坊市（安次、广阳）
赣州市（南康区、🐒赣县区、于都县、兴国县、⚡️章贡区、龙南县、大余县、🌍信丰县、安远县、全南县、🐇宁都县、🦃定南县、上犹县、♍️崇义县、🌈南城县）
玉溪市（澄江县、江川县、通海县、🍓华宁县、♑️易门县、峨山彝族自治县、抚仙湖镇、新平县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、😧玉溪县、🦓敖东镇、🦗珠街镇）
宜昌市（宜都市、💛长阳土家族自治县、当阳市、五峰土家族自治县、西陵区、兴山县、🖐夷陵区、远安县、点军区、🦈枝江市、🥀猇亭区、秭归县、🕞伍家岗区、💹市辖区）
绵阳市（江油市、🤧北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、🥪三台县、👈平武县、游仙区）
湘潭市（雨湖、♌️岳塘）
漳州市（芗城、🦏龙文）
嘉义县（朴子市、👉番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、🐋布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、🦎大埔乡、☝鹿草乡、🍴️溪口乡、水上乡、😬中埔乡、阿里山乡、🔅东石乡）
“牛散”赵建平踏准节奏，三季度已浮盈超4亿元 炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ 经过连续三日的调整，周五各大指数集体翻红，板块亦是涨多跌少。而随着上市公司中报披露收官，知名牛散的“押宝”路线图也随之清晰，得益于市场整体上行，牛散们也收获颇丰，浮盈显著
746
