持续训练（Continuous Training, CT）是一种在人工智能模型部署后，持续接收新数据并自动更新模型参数的技术过程。它旨在使模型动态适应数据分布的变化（如数据漂移），从而维持高性能和泛化能力，避免因时间推移或环境变迁导致的性能衰减。与传统的一次性训练不同，持续训练强调模型的实时演进，确保其始终反映最新现实情况。
在AI产品开发的实际落地中，持续训练对应对动态场景至关重要。例如，在推荐系统或金融风控产品中，用户行为和市场趋势不断变化，模型需通过自动化管道（如MLOps框架）定期更新，以提升准确性并减少手动维护成本。这不仅能增强产品的竞争力和用户体验，还能优化资源利用，成为现代智能系统运维的核心策略。
在线咨询
请输入您的问题：
提示：系统优先提供真人服务。非工作时间或繁忙时，会由 AI 生成回答，可能存在错误，请注意甄别。