待验证50% 置信决策规则精确时间
判断后训练是否划算需考虑任务数据分布的稳定性，输入分布漂移会导致模型快速过时并带来隐性维护成本。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/2
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证无约束的递归自我改进可能导致性能漂移、成本失控甚至训练数据的泄漏污染80% 相似已验证漂移检测存在权衡：阈值设置过于敏感会导致频繁误报和不必要的重训，设置过于宽松则可能让模型性能在无感知中持续退化80% 相似已验证在收敛型任务上，模型达到一定规模后存在明显的性能饱和现象，参数量或训练数据的继续增加对准确率的边际贡献快速衰减79% 相似待验证异步收集机制允许不同轨迹在不同时间推进，采样与训练并行进行，但代价是用于更新的数据可能来自旧策略，导致策略滞后。79% 相似待验证端到端模型的核心优势在于避免模块间信息损失和误差累积，但代价是可解释性低、对训练数据分布敏感、难以应对长程推理任务79% 相似
引用此条事实
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