最近陆续参与了3个大模型落地项目，从企业智能助手到内容生成工具，发现很多同行一开始都把重心放在调参、打磨Prompt上，但真正推进到量产阶段时，反而被一些“不起眼”的工程化问题卡了壳。

比如第一个项目里，我们用公开数据集训练的模型Demo效果不错，但接入企业私有数据后，才发现数据里大量的格式混乱、重复冗余内容直接拉低了模型准确率，花了整整两周才完成数据清洗和标准化；还有第二个项目，部署时才意识到小团队的GPU资源根本扛不住高并发请求，最后只能通过模型蒸馏+缓存策略才勉强解决延迟问题；最容易被忽略的是用户反馈环节，很多人做完Demo就急于交付，但实际用户使用中会提出各种场景化需求，比如特定行业的术语适配、多轮对话的连贯性优化，这些都需要建立快速迭代的闭环。

想问问大家在大模型落地过程中，都踩过哪些书本没教的“隐形坑”？有没有什么实用的解决方案可以分享？