待验证50% 置信事实精确时间

数据分布漂移分为协变量漂移、先验概率漂移和概念漂移三种类型，其中概念漂移最为隐蔽和危险

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

对账千亿交易后，我总结的AI信任分层设计原则

涉及实体

数据分布漂移concept 概念漂移concept

相关事实

待验证Prompt工程存在提示漂移、跨模型迁移成本高、无法版本化管理三大局限65% 相似待验证参数量越大的模型，安全对齐行为分布在权重空间中的分散程度越高，精准移除的难度也相应增加65% 相似待验证针对数据漂移可设置多层告警阈值：轻度漂移发出预警、中度漂移触发增量训练、重度漂移触发全量重训练并启用降级策略65% 相似待验证安全护栏中的分类器为概率模型，存在误报和漏报的权衡，阈值设得过低会导致过度拦截64% 相似待验证在长时间自主运行场景中，模型可能通过上下文积累逐渐偏离安全边界，这被研究者称为'对齐漂移'（alignment drift）63% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/892992

MCP

get_claim(id=892992)