人工智能概念验证（POC）项目向生产环境的迁移之所以经常失败，并非因为模型的能力不足，而是由于工程准备不足。尽管模型在演示中可能表现完美，但在实际生产环境中部署时会遇到重大障碍。解决这些挑战需要坚实的工程基础，而不是仅仅关注模型改进。 AI
影响 强调了成功的AI部署依赖于工程准备就绪度，而不仅仅是模型性能，这影响了AI项目的管理和资源分配方式。
排序理由 文章讨论了部署AI模型的常见挑战，将其视为一个工程问题而非模型限制。
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