必学技巧！AI应用架构师的AI评估系统研究成果

假设你是某电商公司的AI架构师，负责搭建推荐系统。推荐的商品都是用户3个月前买过的（数据老化）；男性用户收到的都是电子设备，女性用户都是化妆品（性别偏见）；周末点击率骤降，但没人知道为什么（缺乏监控）。这些问题的根源，不是模型不够好，而是没有一套能提前发现问题的评估系统。数据层：判断数据是否“能用”（质量）、是否“过时”（漂移）；模型层：评估模型是否“会做题”（性能）、是否“讲道德”（伦理）；部署

边缘生成式 AI：实时智能时代的技术重构与产业变革

更关键的是，生成模型通过本地持续学习，能适应不同批次设备的个体差异，使老设备的故障预判准确率保持在 92% 以上，远超传统云端模型的 75%。新一代智能音箱通过本地部署的情感生成模型，能根据用户语音语调的细微变化生成共情回应 —— 当检测到用户焦虑情绪时，不仅会播放舒缓音乐，还能实时生成个性化心理疏导内容，这种 "感知 - 理解 - 生成" 的闭环全部在设备本地完成，响应延迟控制在 100ms 以

Java Web 外籍人员管理系统系统源码-SpringBoot2+微信小程序+MyBatis+MySQL8【含文档】