深度分析 「代理式上下文壓縮」提升金融文本資訊忠實度：LLM 壓縮的決策效能分析 研究指出，大型語言模型在壓縮財報與電話會議文字時，常會遺失關鍵情境，使投資判斷翻轉。作者提出多候選壓縮與原文比對的代理式上下文壓縮流程，顯著降低決策翻轉率。實驗以 S&P 100 企業 2025 年第一至第三季的 10‑Q MD&A 以及盈餘說明會稿為樣本，顯示單一壓縮模型的翻轉率可達 20% 以上。
