·tian
你在三月份录制的演示视频是它最后一次正常工作的时候
随着模型快照、提示词、工具目录和检索底层在背后发生漂移，录制的销售演示视频已成为潜在的风险点。通过演示清单结合每晚的评估套件，可以将录像转化为可测试的行为承诺。
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+1·tian
AI 功能生命周期衰减问题：如何在用户发现之前捕捉到性能下降
91% 的机器学习模型会随时间降级，但大多数团队只会在用户投诉后才发现。以下是如何在分布偏移演变为危机之前，对你的 AI 功能进行监控。
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+1·tian
反馈飞轮停滞：为什么大多数 AI 产品在三个月后停止进步
大多数 AI 产品在第三个月左右会遇到瓶颈，此时数据飞轮会悄然停滞。数据价值递减、用户驱动的分布偏移以及标注疲劳这三种失效模式解释了其中缘由，而针对性的干预措施可以重新启动这一循环。
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