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1 天前

破解技术债黑洞：用因果回路图找到AI系统的高杠杆决策点2019年Uber技术峰会上，技术负责人披露：其机器学习平台Michelangelo支撑着超过5000个生产级模型，但工程师平均38%的工作时间并非开发新功能，而是修复技术债导致的模型漂移和管道故障。更令人震惊的是，Gartner 2023年研究报告（编号G00784522）指出：78%的AI项目因早期技术选型短视，在3年内遭遇系统迭代效率断崖式下跌40%以上，形成所谓的"技术债悬崖"现象。