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AI 架构

共 180 篇文章。
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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》8.1 数据分级与出域

数据分级不是给整份文档贴一个标签,而是给字段定级、再取最高项。本节给出公开、内部、敏感、受限四级与每级允许的出域方式、区域、留存和训练用途,把它们落成能力目录的五个字段,并用可运行的路由校验回答一条客服消息能否发给某个指定模型,而不是靠文档约定。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》7.3 优化优先级与投资回报

优化清单按节省额排序,往往把预算压在一个回本慢、风险高的项目上。本节把节省额、回本期、质量风险与实施成本放进同一套门槛和评分,先判断能不能做,再决定先做哪个,并用示例样本上的 1 亿实施预算说明最大节省项为何被推迟、被拒绝与推迟又有何不同。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》6.3 质量报告与季度复盘

总体合格率下降 0.5 个百分点,三个能力的合格率却都上升了。本节给出季度复盘的六段结构、基线冻结口径,用可运行代码把差异拆成份额、分段率与交叉项,并列出不该进入质量报告的指标:无分母计数、序数平均、口径不明的准确率与使用量,最后说明行动项如何验收。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》6.1 线上质量信号与抽检

线上质量不能只看满意度均分。本节把点赞、采纳、转人工、重复提问与投诉定义成五类可计量的信号,给出按请求数归一、按能力与租户切分的口径,并用可运行代码计算抽检样本量、Wilson 置信区间与分层配额,最后说明小样本为何必须合并发布、为什么只能报区间。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》5.3 人工评审与仲裁

人工评审不是抽检的补充,而是语义边界与新型失败的唯一入口。本节定义高风险全检、常规按比例的分层抽样,作者与利益冲突过滤的双盲派单,48 小时分歧仲裁,以及用金标样本做评审员校准的阈值,并给出示例样本上的抽检、仲裁与校准结果,评审记录还会回流到评测集版本。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》5.2 自动化回归与门禁

门禁要回答三件事:哪些改动必须拦、样本要多少、证据留多久。本节把门禁分为提交级、发布级与模型换代级,逐级给出指标阈值、样本下限、豁免窗口与证据留存,并用可运行代码在示例样本上演示缺失即失败、硬指标不可豁免、证据包可复现的判定过程,并把结论写入治理报表。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》5.1 评测集的治理:版本、来源与污染

评测集一旦被多个团队共用,版本、来源与污染就会变成治理问题。本节定义评测集的三段版本、人工/线上/合成三层来源与配额、训练与调优语料的污染检查、90 天更新节奏,并用可运行代码在示例样本上给出 0 个结构错误、1 次主版本升级与 3 条污染命中的判定结果。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》4.3 借用、回收与隔离

低峰借用、高峰归还是额度治理里最容易口头约定、最难回收的一环。本节定义借用的四个前置条件与到期、高峰、强制三级回收顺序,用回声的 1,000 万借用示例跑出债务 500 万的回收结果,并给出缓存键、向量命名空间、日志与限流的租户隔离校验,并说明借用协议应写入的治理流程。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》4.2 公平性与优先级

配额只回答「能不能花」,公平性回答「资源紧张时先给谁」。本节给出租户、团队、任务价值三层判据,用价值权重压住基础优先级造成的反转,用有上限的老化与强制位防止低价值任务饿死,并在 20,000 微元容量上跑出一轮可复核的调度顺序,并说明公平性验收的四个可计算指标。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》4.1 三层配额:总额、份额、单次

多租户配额不是把预算除以人数。本节把租户总额、团队份额、单次上限拆成三层账本,定义统一的微元计量、固定扣减顺序与拒绝、降档、排队三种超限行为,并用回声的 1 亿、4,000 万、6,200 微元示例跑出可复核的拒绝位置与剩余额度,并给出配额变更的审批边界。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》3.2 模型与提示版本的联动

模型换代、提示改版、评测集换版如果各发各的,契约版本不变而行为已经变了。本节把三者绑成「能力版本」三元组,给出七种变化组合的联动规则、原子回滚矩阵与确定性测试,并说明提供方、调用方与平台各自该签什么字、如何用评测证据约束版本发布,以及迁移窗口内怎样保持基线可比。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》3.1 契约版本与兼容规则

契约版本治理要回答三件事:哪些变更兼容、版本号怎么升、灰度怎么退。本节按输入、输出、错误码与行为四个面列出十类变更的兼容判定,用可运行代码计算所需版本位、拦截版本号作弊,并给出 9 项变更、7 项不兼容的示例结果、灰度举证方式与多团队发布流程。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》2.3 能力退役与迁移

退役不是删除目录条目,而是一次跨团队迁移项目。本节把退役拆成公告、双跑、下线三个阶段,定义 90 天公告期、30 天双跑窗口与强制下线的四项判据,用确定性状态机校验日期顺序、迁移工具、调用方迁移率与残余流量,并给出示例样本上 5 个调用方从 100% 迁移到 1.1% 残余的判定结果。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》2.2 提供方与调用方的契约

能力条目只写了提供方的一半承诺。本节把契约拆成提供方承诺与调用方义务:输入约束、配额、重试、缓存键与反馈渠道,并规定可覆盖参数的责任归属。用确定性代码校验三个月度配额共 1 亿微元、单次上限 6,200/4,200/3,000 的调用方契约,给出 11 个违约码与两个覆盖参数的归属判定。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》2.1 一条能力条目的最小字段

卷三 11.3 给出了能力目录的七个字段,但没有回答字段如何被机器校验。本节把条目扩展为十一个最小字段,定义标识、契约、默认档位、可覆盖参数、失败语义、计费单位、SLA、下游依赖与退役日期的 schema,用确定性代码检查缺字段、契约错配、依赖环和退役顺序,并逐条说明缺字段在调用、计费、迁移中的后果。

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《互联网产品的 AI 架构·平台化与治理》1.3 平台与业务的职责边界

平台与业务的边界不能靠「谁更懂」来划,否则每次事故都会重新吵一遍。本节把提示、契约、配额、版本、模型、评测、事故、租户与工具九类任务做成可判定的职责表,用确定性函数返回 platform、business 或 shared 及判定依据,并给出七类越界信号的评分口径与三档处置。

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