技术
Loop Engineering（循环工程）
Loop Engineering 指在 AI 系统设计中系统化地构建反馈循环，解决模型部署后性能退化与数据分布偏移问题，典型应用包括持续学习、在线推荐和自动驾驶。
详细解释
传统机器学习模型训练与部署分离，导致现实数据变化时性能下降。Loop Engineering 强调将数据收集、模型训练、评估、部署和用户反馈形成闭环，实现自动迭代。例如推荐系统中，用户点击反馈实时更新模型；自动驾驶中，影子模式收集 corner case 并回传训练。关键技术包括数据飞轮、在线学习、A/B 测试和 MLOps 工具链。
别名与相关写法
loop engineering
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