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人工智能模型探索不算交付:2026必须钉版本并放出可调用预测接口
探索和拟合停在工作台里不算上线。必须把对象钉版本并放出可调用预测接口,测试集只用一次。不准把分数好看当成已经交付。
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人工智能多方案必须同一折对照:2026各写各的验证等于没法决定留谁
多算法各开各的验证折,排名会跟着运气走。必须同一折对照,先对照再调参。选完方案才许动测试集。
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人工智能分类不要只报准确率:2026类别指标和概率指标必须拆开看子群
对错和概率校准不是一回事。子群缺一类会让灵敏算不出。必须按子群切开,随机五成的准确率没有信息。
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人工智能高基数类别别做成几十列:2026效应编码压成一列再交给强模型
州、站点水平一多,独热会把表拉爆。效应编码压成一列再交给强模型。有序整数当连续处理往往更吃得下交互。
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人工智能类别不平衡先定验收指标:2026盲目重采样会让对数损失变差
少数类很稀时准确率九成可能完全没抓住。盲目重采样会让对数损失变差、召回变好。空值往往是信号。不准用单指标选模型。
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人工智能故障排查别现装包:2026危机工具必须预装否则排障窗口被吃光
生产一挂再去装统计包,仓库、防火墙、只读盘会把窗口吃光。危机工具必须预装进镜像,符号表可以后装。不准把出事再装当成运维完成。
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人工智能火焰图断在库层:2026栈帧指针必须打开否则助手只能看见半截栈
标准库关掉栈帧指针,采样会停在写盘封装上,业务帧全部丢失。默认打开栈帧,离处理器路径才能接上。不准拿微基准否决生产可观测。
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人工智能处理器忙不等于在算:2026要看每周期指令数否则会误加机器
占用百分比其实是非空闲时间,里面大量是等内存。每周期指令数低于一再减访问,高于一才砍代码。不准只看占用就扩容。
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人工智能负载均值不是只算处理器:2026不可中断睡眠也算需求别拿它当唯一指标
负载均值把不可中断睡眠算进需求,磁盘和锁也能把数字顶高。一分钟到六十秒往往只有六成。不准拿它当唯一扩容开关。
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人工智能加速器火焰图要全栈:2026只计时不采指令偏移等于看不见真正热点
加速器程序可能不在主存,没有进程表就说不清谁在跑。必须低开销采指令偏移,并接到发起层。不准只给加速器计时。