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企業 AI 模型漂移與技術債治理
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AI 綜述
2026年10月30日，DEV Community刊文指出，AI系統即使沒有修改程式碼，也可能因生產數據分佈改變，或輸入與正確答案之間的關係改變而逐漸失準；前者稱為數據漂移，後者稱為概念漂移。企業可持續以 PSI 或 Kullback-Leibler divergence 比較生產數據與基準，並建立模型清單，記錄訓練數據版本、量化設定、授權責任及業務負責人。報道指出，安排重新訓練和退役流程，有助避免過時模型及未維護的整合累積成技術債。
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最新進展10月30日 03:10
報道提出以漂移監測、模型清單及重新訓練和退役流程管理企業 AI 模型。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月30日
- DEV Community第 29 天：企業 IT 如何管理技術債、模型漂移與模型治理
AI 系統即使沒有修改程式碼，也可能因數據分佈或輸入與正確答案之間的關係改變而逐漸失準，分別稱為數據漂移和概念漂移。企業可用 PSI 或 Kullback-Leibler divergence 持續比較生產數據與基準，並建立模型清單，記錄訓練數據版本、量化設定、授權責任及業務負責人。安排重新訓練和退役流程，有助避免過時模型及未維護的整合累積成技術債。
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