什么是模型韧性（Model Resilience）？

模型韧性（Model Resilience）是指机器学习模型在面对数据分布变化、噪声干扰、对抗性攻击或未知环境时，能够维持其预测准确性和稳定性的能力。这种韧性强调模型在非理想条件下的鲁棒性和适应性，是衡量模型在实际部署中可靠性的核心指标，它确保了AI系统在动态真实世界中的持续性能表现。

在AI产品开发中，模型韧性直接关系到产品的可用性和安全性。例如，在金融风控或智能客服系统中，模型可能遭遇数据漂移或恶意输入，韧性强的模型能减少误判风险，提升用户体验。开发者可通过数据增强、正则化技术、对抗训练等方法优化韧性，同时结合监控机制实时调整模型，确保产品在高风险场景下的稳健落地。

延伸阅读推荐：《Deep Learning》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016），该书系统阐述了提升模型韧性的理论基础与实践策略。