当你问：
“挑选 5 只 2026 年可能表现最好的股票”
模型内部大概是这样操作的：
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理解问题
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“最好表现” → 高增长潜力、高收益或热门题材
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“2026” → 预测未来趋势，依赖历史模式
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回忆训练中的知识模式
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哪些板块在增长周期常被看好：AI、云计算、电动车、半导体、绿色能源
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历史上哪些公司常被分析师推荐或被媒体看好
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语言模式生成
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挑 5 个“听起来合理”的股票名字
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给出一段解释理由，像人类分析师一样流畅说明
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概率推理
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选择哪些股票组合最符合“高增长潜力”的描述
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并生成逻辑性强、语义上自洽的答案
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? 注意：
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它 不会查价格、PE、财报或实际收益
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它 不会排序或计算最优组合
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它挑选的是 语言上合理、模式上常被看好的公司
举例理解
如果你问它 2026 年的热门股票，它可能给出类似答案：
“Nvidia、Microsoft、Tesla、Apple、Amazon，理由是 AI 热潮、电动车增长、云计算业务扩张等。”
这完全是 模式回忆 + 合理化叙述，不是预测，也不是基于数据模型计算。
核心结论
ChatGPT-5 mini挑股票，是 基于语言模式和训练知识生成可能听起来合理的股票组合，而不是通过市场分析或实时数据得出的。
