作者： 创新及产品管理能力建设项目

缓存机制（Caching Mechanism）是一种在计算系统中广泛应用的优化技术，其核心在于通过临时存储常用数据的副本于高速访问的存储介质（如内存或缓存层）中，以最小化从原始慢速源（如数据库、网络服务或磁盘）检索数据的开销，从而显著提升系 […]

模型部署策略(Model Deployment Strategy)是指在人工智能产品开发中，将训练完成的机器学习模型集成到生产环境中的系统性方法，涵盖部署方式选择、服务化实现、性能监控、版本控制及故障恢复等关键环节，旨在确保模型高效、可靠地 […]

模型安全策略是指为保护人工智能模型免受恶意攻击、滥用或意外风险而设计的一系列系统性措施和规则，涵盖模型的全生命周期，包括训练、部署和维护阶段。这些策略的核心目标在于确保模型的鲁棒性、隐私保护、公平性和可解释性，例如通过对抗攻击防御、差分隐私 […]

模型溯源（Model Lineage）是指对机器学习模型整个生命周期的系统追踪和记录过程，涵盖其数据来源、训练算法、参数设置、版本迭代、部署历史以及性能评估等关键环节。它旨在构建一个完整的、可审计的历史轨迹，确保模型的可追溯性、透明度和可复 […]

模型透明度报告（Model Transparency Report）是一种系统性文档，旨在详细揭示人工智能模型的内部工作机制、训练数据来源、决策逻辑、潜在偏差以及性能局限，从而提升模型的透明度和可解释性。这份报告使AI产品经理、开发者及用户 […]

模型生命周期管理（Model Lifecycle Management，简称MLM）是指对人工智能模型从构思、开发、部署到运行维护直至退役的全过程进行系统性、标准化的管理框架。这一概念涵盖数据准备、模型训练与验证、部署上线、实时监控、性能优 […]

模型版本回溯是指在人工智能模型的部署过程中，当新版本的模型出现性能下降、错误或安全隐患时，系统能够快速回退到先前已验证的稳定版本的操作机制。这种回溯类似于软件工程中的版本控制，旨在确保AI产品的连续性和可靠性，避免因模型更新导致的用户体验中 […]

服务网格（Service Mesh）是一种专为微服务架构设计的基础设施层，它通过在服务实例旁部署轻量级代理（sidecar）来处理服务间的通信、安全、监控和可观察性等任务，从而将网络逻辑与应用业务逻辑解耦，提升系统的弹性、可管理性和可扩展性 […]