8.1 长期自主性与在线学习

文档摘要

8.1 长期自主性与在线学习在工业质检的产线上，一台部署了视觉模型的边缘设备正持续运行——它已连续工作172天，识别过38万件工件，见证了模具磨损带来的细微纹理偏移、新批次镀层材料引发的反光特性变化、甚至某天清晨因空调故障导致的环境色温漂移。第173天凌晨，它第一次将一枚表面无缺陷但存在亚微米级应力裂纹的良品误判为“划痕异常”。报警日志里没有模型崩溃，没有OOM错误，只有一行被工程师加了星标的记录：这不是故障，是觉醒的序曲。长期自主性不是让模型“永远不坏”，而是让它学会在不中断服务的前提下，一边呼吸（处理实时数据），一边学习（更新认知），一边反思（校准置信）。在线学习不是把batchsize设成1就叫在线——那是自欺；