<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>System Design on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/system-design/</link><description>Recent content in System Design on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/system-design/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>可观测性</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/observability/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:28:49 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/observability/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在人工智能工程中，可观测性指的是通过分析机器学习系统的外部输出来理解其内部状态的能力。它超越了传统的监控，旨在提供对复杂系统运行状况的深入洞察。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>可观测性是衡量能否通过日志、指标和追踪等外部输出来推断系统内部状态程度的指标。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>指标&lt;/li>
&lt;li>日志&lt;/li>
&lt;li>追踪&lt;/li>
&lt;li>根本原因分析&lt;/li>
&lt;li>系统状态推断&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>调试生产环境中的机器学习流水线&lt;/li>
&lt;li>监控模型性能漂移&lt;/li>
&lt;li>优化推理延迟&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/monitoring-%E7%9B%91%E6%8E%A7/">monitoring (监控)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/telemetry-%E9%81%A5%E6%B5%8B/">telemetry (遥测)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/distributed_tracing-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E8%BF%BD%E8%B8%AA/">distributed_tracing (分布式追踪)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/ml_ops-%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%BF%90%E7%BB%B4/">ml_ops (机器学习运维)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>自适应的</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/adaptive/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:49:06 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/adaptive/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>在人工智能中，“自适应”描述的是能够根据新数据或环境反馈动态调整其内部状态、参数或策略的系统或算法。这种能力使模型……&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>系统根据变化条件修改其行为或参数的能力。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>动态调整&lt;/li>
&lt;li>在线学习&lt;/li>
&lt;li>反馈回路&lt;/li>
&lt;li>个性化&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>推荐系统&lt;/li>
&lt;li>自适应控制系统&lt;/li>
&lt;li>实时异常检测&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/reinforcement-learning-%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Reinforcement Learning (强化学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/online-learning-%E5%9C%A8%E7%BA%BF%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Online Learning (在线学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/meta-learning-%E5%85%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0/">Meta-Learning (元学习)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/robustness-%E9%B2%81%E6%A3%92%E6%80%A7/">Robustness (鲁棒性)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>