AI系统应具备失败后的自我修复能力

以视觉检测为例。在训练YOLO时表现优异，但当应用于实际环境时，远距离目标可能只有十几个像素大小，面对雨天、烟雾、逆光、遮挡、高速移动、地图未更新或信号不稳等情况，系统便开始出现漏检、误判等问题。这并非仅靠更换更大模型就能解决。更大模型确实能提升性能上限，但并不能自动带来系统的恢复能力。我目前更关注以下几个问题：· 系统能否识别当前观测是否稳定？· 能否在证据不足时降低自主决策等级？· 能否将失败经验转化为可复用的防御机制？· 能否在下次遇到类似干扰时更快恢复？这正是“失败后可靠性”所关注的核心。所谓残差