待验证50% 置信事实精确时间
规则漂移指环境底层决策规则随时间发生非显式变化的现象，与概念漂移类似，要求学习系统检测分布变化并触发模型更新。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
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相关事实
待验证行为漂移（drift）指注入新知识后，模型在原本已经掌握的任务或无关提示上的输出分布发生变化，通常用保留的通用提示词来测量。75% 相似待验证模型行为漂移是指即使代码和提示词没有改动，底层模型被静默更新、温度参数变化或上下文长度调整后，同一输入的输出分布也可能发生变化。72% 相似已验证模型漂移通常分为数据漂移和概念漂移两类，数据漂移指输入数据统计分布随时间变化，概念漂移指输入与输出关系本身发生变化71% 相似已验证数据漂移或概念漂移指真实世界数据分布发生变化而模型仍基于旧数据训练时性能会显著下降，业界采用持续学习和主动学习策略应对71% 相似待验证概念漂移指输入数据与目标变量之间的统计关系随时间发生变化，导致原本训练好的模型逐渐失效；通常分为突变型、渐进型和周期性三类。68% 相似
引用此条事实
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