长期稳定性评测跟踪 AI 系统在持续运行数月或数年内的性能变化，检测是否存在衰退现象，是确保系统长期可靠的关键。在工业、能源等领域，AI 系统可能需要连续运行数年，硬件老化、数据积累、环境变化都可能导致性能下降。评测会通过长期运行测试（如模拟 1 年运行周期），定期评估**指标（如准确率、响应时间）的变化趋势。某工厂的 AI 预测性维护系统长期稳定性评测中，初始系统运行 6 个月后，设备故障预测准确率从 90% 降至 82%，因传感器数据漂移和模型参数老化导致。通过引入定期校准机制（每 3 个月用新数据微调模型）、硬件状态监测，系统连续运行 12 个月后，准确率保持在初始水平的 98% 以上，故障漏检率控制在 2% 以内，保障了生产连续性，年减少停机损失超 500 万元。
数据效率评测关注 AI 模型在有限训练数据下的学习效果，即是否能通过少量样本达到理想性能，这对于数据稀缺领域（如罕见病诊断、小众语言处理）至关重要。若 AI 模型需要百万级样本才能训练，而实际可用样本*数千，数据效率不足会导致模型性能低下。数据效率评测会逐步减少训练样本量，观察模型准确率的下降幅度，计算达到目标性能所需的**小样本量。某皮肤病诊断 AI 的数据效率评测中，初始模型需要 10 万张病灶图片才能达到 85% 准确率，而罕见皮肤病的样本* 5000 张，准确率骤降至 60%。通过引入小样本学习算法（如 Prototypical Network）、利用相关病种数据进行迁移学习，模型在 5000 张样本下准确率提升至 80%，成功实现了罕见皮肤病的辅助诊断，为基层医院提供了有效的诊疗工具。
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