尽管通过了上线前测试，AI 项目在上线后常常会因静默退化和输出质量监控不足而失败。像 Qwen2.5-7B 这样的模型在超出一定上下文窗口百分比时会显著退化，这种现象需要使用人口稳定性指数和影子流量比较等技术来检测。此外，许多组织关注的是基本性能指标，而不是幻觉和数据漂移等 AI 特有问题，而这些问题对于维持输出质量和减轻法律责任至关重要。如加拿大航空和 Google Search AI Overviews 的案例所示，公司越来越需要为 AI 生成的错误负责，这凸显了持续监控和人工监督的必要性。 AI
影响 强调了 AI 系统部署后关键的挑战，并突出了对稳健监控和风险缓解策略的需求。
排序理由 该条目是 CEO 撰写的一篇评论文章，讨论了 AI 项目上线后的常见失败点，而不是直接的公告或研究发现。
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