一、大模型推理优化概况

（一）大模型推理成为新的落地焦点

（二）大模型推理优化的概念与目标 

二、大模型推理的主要挑战

（一）多样化场景的适配

（二）高质量算力需求与成本控制的平衡

（三）模型特性与发展需求的适配 

三、大模型推理优化关键技术

（一）模型层面

（二）引擎层面

（三）系统层面 

四、大模型推理优化应用实践

（一）前期：聚焦平台功能完备

（二）现状和趋势：方案迭代，从单点优化走向系统优化 

五、大模型推理优化典型案例

（一）金融领域

（二）运营商领域

（三）电力领域

（四）司法检察领域

（五）农畜领域 

六、展望