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数据漂移是指模型训练时使用的数据分布与生产环境中实时数据分布之间出现偏差，导致模型预测准确率逐渐下降。它是机器学习系统长期稳定运行的核心挑战之一，常见于推荐系统、风控模型等场景，需要通过持续监控和模型更新来应对。
近期常被查询的 AI 概念。
