许悦接着汇报评估平台的事，周浩讲推理引擎的kernel优化进度。林晨快速记录，这些术语他大多熟悉，但T厂内部的工具链和命名规范需要时间消化。他发现每个人的汇报都极简，没有PPT，没有废话，数据说话，问题导向。

轮到王皓时，他在白板上画了一个框图。“大模型在金融风控的探索项目，陈博上周提过。我今天把初步框架定一下。”

林晨立刻坐直了身体。这正是他感兴趣的方向。

“背景很简单，”王皓边说边写，“现在风控主要靠规则加传统机器学习模型，对复杂模式的识别能力有限。大模型有推理和上下文理解能力，但成本高、延迟大，直接用在线上不现实。我们想探索一个混合架构——用小模型做初筛，大模型只处理疑难样本和需要解释性的case。”

他在框图上标出几个模块：“数据层、小模型推理层、大模型决策层、解释层。林晨，”他突然点名，“你之前做过量化交易，应该对时序数据和异常检测不陌生。你来说说，金融风控最核心的难点在哪？”

会议室安静了两秒。林晨没想到这么快就被提问，但脑子已经在转。他组织了一下语言：“如果是传统风控，难点在特征工程——金融数据的信噪比很低，有效信号容易被噪声淹没。但如果是大模型介入，我觉得难点变成了可解释性和稳定性。模型给出一个拒绝放贷的决定，银行需要知道为什么；而且市场环境变化快，模型不能频繁剧烈波动。”

陈博士微微点头。王皓接着说：“说到点子上了。所以这个项目不只是堆模型，还要设计解释机制和监测体系。林晨，你对这部分有兴趣吗？”

“有。”林晨没有犹豫。

“好，那你先负责调研目前业界在金融大模型可解释性方面的方案，特别是针对结构化数据和时序数据的。下周这个时候，给一个调研报告。”王皓看着他，“有问题吗？”

“没有。”林晨在笔记本上写下：可解释性调研，结构化+时序，下周二。

这是他在T厂的第一个任务。没有“熟悉环境一周”的缓冲，没有新手保护期。上来就是真问题、真需求、真截止时间。

他喜欢这种节奏。

会议继续。陈博士又问了几个技术细节，调整了项目的优先级和资源分配。全程高效，没有一句多余的话。最后他总结：“这个金融风控项目是AI Lab和金融科技部的联合项目，对方业务压力大，我们不要拖后腿。皓子盯紧进度，许悦提前准备评估指标，林晨下周输出调研后尽快进入开发。”

小主，