模型泛化能力（Model Generalization Ability）是指机器学习模型在训练数据集之外的新数据上保持高性能的能力，它衡量了模型对未知样本的预测准确性和适应性。一个具备良好泛化能力的模型能够避免过拟合训练数据的陷阱，从而在实际应用中稳定地处理各种新场景，而非仅局限于训练时的特定样本。泛化能力的核心在于模型学习到的模式具有普遍性，而非记忆细节。
在AI产品开发的实际落地中，模型的泛化能力至关重要，它直接关系到产品的可靠性和用户体验。例如，在推荐系统或自动驾驶应用中，产品经理需确保模型能应对用户偏好变化或环境变量等未知因素；开发者通过交叉验证、正则化技术和数据增强等方法来提升泛化能力，确保产品在部署后减少失败风险。关注泛化能力有助于构建更鲁棒、更可信赖的AI解决方案，推动技术从实验室走向市场。
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