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大模型正在重构金融行业，智能客服秒级应答、信贷报告自动生成、合同合规一键审查，各类 AI 应用遍地开花。但很多金融机构踩坑：模型演示效果惊艳，上线就遭遇时延高、算力烧钱、长文档读不懂、并发一高就卡顿的现实难题。

看似是大模型能力不够，实则推理环节才是金融大模型规模化落地的最大卡点。推理成本持续走高、长序列处理吃力、还要兼顾金融行业严苛的准确率、合规风控要求，如何平衡效果、性能、成本这个 “不可能三角”？北京金融科技产业联盟发布的《大模型推理优化技术在金融领域应用研究报告》，从底层算力到真实业务案例，给出金融大模型从 “能用” 走向 “好用、快用、可持续用” 的全套落地答案。

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