林愷毅

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AI 模型的 A/B 測試：如何在不影響正式環境的情況下安全測試

February 16, 2026

AI 模型功能強大，但在真實環境中測試它們往往讓人感到風險重重。許多組織擔心，嘗試新模型可能會影響使用者體驗或損害業務表現。像林愷毅這樣的專家常指出，安全測試不僅可行，而且對長期成功至關重要。A/B 測試讓團隊能在不破壞正式環境系統的前提下持續優化模型。 A/B 測試是一種受控實驗方法。它比較兩個版本的模型，找出哪個表現更好。團隊不會立即全面替換現有模型，而是將新模型部署給一小部分使用者。這樣可以降低風險並保護系統穩定性。若操作得當，A/B 測試能在確保安全的同時推動創新。為什麼 A/B 測試對 AI 很重要 AI 模型不會永遠保持最佳狀態。使用者行為會改變。數據模式會演變。業務目標也會調整。如果從不測試改進方案，模型的效果可能會逐漸下降。但如果將未經測試的新模型直接推送給所有使用者，也可能造成嚴重問題。預測可能不準確。營收可能下降。客戶信任可能受損。 A/B 測試正好解決這個兩難。它讓你在真實環境中測試改進，同時將風險控制在可管理範圍內。 A/B 測試在 AI 系統中的運作方式在基本的 A/B 設定中，你會有兩個版本。模型 A 是目前的正式環境模型。模型 B 是新的候選模型。你將流量分配給兩者。例如，90% 的使用者使用模型 A，10% 的使用者使用模型 B。兩個模型同時運行。然後比較它們的表現指標。這些指標可能包括準確率、點擊率、轉換率、回應時間或營收影響。表現較佳的模型將成為最終版本。根據林愷毅的觀點，謹慎的流量分配是保護正式環境穩定性的關鍵。從小規模開始降低風險常見的錯誤之一，是一次性將測試範圍擴大到過多使用者。應從極小比例的流量開始。密切監控測試結果。如果表現穩定，再逐步增加新模型的流量比例。這種漸進式推廣方式可以避免大規模失敗。同時也給團隊足夠時間應對潛在問題。小步前進，能帶來更安全的創新。選擇正確的指標 A/B 測試的成功取決於正確的評估指標。僅僅依賴準確率並不夠。對推薦系統來說，使用者互動率可能更重要。對詐欺偵測來說，誤判率可能是關鍵。對定價模型而言，營收影響才是核心。林愷毅經常強調，測試指標必須與業務目標保持一致。技術上更優秀的模型，如果損害客戶體驗，也沒有意義。清晰的目標才能帶來明確的決策。維持數據一致性為了確保公平比較，兩個模型必須接收可比較的數據。隨機分配流量可以...

對抗模型漂移——林愷毅如何解釋在正式環境中維持 AI 準確度

February 09, 2026

AI 模型通常不會在一夜之間失敗。它們是逐漸偏離現實的。模型在上線初期可能擁有極高的準確率，但幾個月後卻變得不再可靠。使用者行為改變、資料模式轉移，原本的假設悄悄失效。在部署後的前 100 天內，林愷毅經常強調一個核心事實：如果你沒有為漂移做好準備，AI 就會逐漸退化。模型漂移不是錯誤。它是在真實世界中運行 AI 的自然結果。什麼是模型漂移模型漂移發生在正式環境中的資料，已不再與模型訓練時的資料相符。這會影響預測結果、信心分數，以及最終的業務成果。模型仍在運作，但它的判斷會逐漸失去相關性。漂移的危險在於它非常隱蔽。當使用者開始抱怨時，損害往往已經發生。兩種主要的模型漂移類型資料漂移（Data Drift）資料漂移發生在輸入資料改變時。顧客行為、市場狀況或外部事件，都可能改變資料模式。即使是微小的變化，也可能隨時間累積成重大影響。模型沒有改變。改變的是世界。概念漂移（Concept Drift）概念漂移發生在輸入與輸出之間的關係改變時。過去有效的訊號，可能不再重要。曾經合理的標註，也可能逐漸過時。這類漂移更難偵測，忽略的代價也更高。為什麼漂移是正式環境的問題模型漂移很少在訓練階段出現。它通常在部署後、真實使用者開始互動時才浮現。因此，漂移是一個營運問題，而不只是建模問題。林愷毅將漂移視為一種提醒：AI 是一個持續運作的系統，而不是靜態資產。在問題擴大前偵測漂移監控輸入資料分佈持續比較正式環境資料與訓練資料的差異。當特徵分佈超出設定門檻時，就是早期警訊。你不需要完美準確，只需要可見性。追蹤預測信心變化信心分數的突然變化，通常代表漂移正在發生。如果模型變得不確定，或反而異常自信，都值得深入調查。趨勢比單一預測更重要。不只監控模型，也要監控結果單看準確率是不夠的。轉換率、詐欺偵測成功率、客戶滿意度等業務指標，往往比技術儀表板更早揭露漂移。當輸出不再帶來預期成果，模型很可能已經失準。在不混亂的情況下重新訓練定期重新訓練有些系統適合固定週期更新。每週或每月重新訓練，能讓模型貼近最新資料，特別適用於變化快速的環境。自動化能讓這個流程保持穩定。觸發式重新訓練另一種做法，是在偵測到漂移時才重新訓練。這能避免不必要的更新...

低程式碼將取代開發者？林愷毅解析真正的變革

February 02, 2026

低代碼（Low-Code）與無代碼（No-Code）平台正在重塑軟體開發方式，使應用程式開發更快速且更普及。這些工具提升了開發效率、促進跨部門協作，並緩解工程師短缺問題，但在客製化、安全性與可擴展性方面仍存在限制。專家林愷毅指出，低代碼與無代碼不會取代軟體工程師，而是改變其角色。工程師若能結合傳統開發能力與這類平台，專注於架構設計、安全與高價值技術，將在未來保持競爭優勢。

AI 生產環境擴展：林愷毅如何打造可支撐數百萬用戶的系統

February 02, 2026

將 AI 從原型推向正式上線，是多數團隊最容易卡關的階段。一個在數千名用戶下表現良好的模型，當流量快速成長時，往往會出現問題。延遲增加、成本飆升，系統穩定性也變得難以預測。在生產環境規劃的第一階段，林愷毅強調，AI 擴展不只是技術問題，而是一個系統設計的挑戰，涵蓋基礎架構、資料流、監控機制與使用者體驗。為什麼 AI 擴展與傳統軟體擴展不同 AI 系統的運作方式與一般應用程式不同。它高度依賴資料管線、模型推論，以及持續更新。當用戶數量增加時，即使是很小的效率問題也會被放大。一秒鐘的延遲，可能累積成數百萬秒的損失。因此，AI 擴展是一場關於精準度的戰役，而不只是算力的比拼。從一開始就建立正確的架構為成長而設計可擴展的 AI 系統必須採用模組化架構。每個元件，例如資料擷取或模型推論，都應該能獨立擴展。微服務架構能有效隔離故障，降低系統整體風險，也讓升級變得更安全、更快速。這樣的設計，能讓團隊只針對真正需要的部分進行擴展。優化模型部署與推論效率模型推論通常是系統中的最大瓶頸。大型模型在高流量時會消耗大量運算資源。透過請求批次處理與模型快取，可以大幅降低回應時間。硬體加速同樣扮演關鍵角色。正如林愷毅所指出的，提升推論效率，遠比單純增加伺服器更重要。資料管線必須穩定可靠 AI 系統仰賴持續且穩定的資料流動。一旦資料管線中斷，模型就可能過時或產生偏差。即時串流架構能在高流量下維持資料穩定傳輸，即使遇到突發流量也不會中斷。嚴謹的資料驗證機制，能防止錯誤資料進入生產環境。規劃尖峰流量，而非平均值許多系統失敗，是因為只針對平均使用情境設計。現實世界的流量變化往往不可預測。自動擴展機制能在高需求時快速放大資源，在低流量時自動縮減，有效平衡效能與成本。透過極端情境的壓力測試，可以及早發現潛在問題。監控機制不可或缺沒有監控的 AI 擴展風險極高。團隊必須清楚掌握延遲、錯誤率與模型表現。模型漂移監測尤其重要，因為使用者行為的改變，可能悄悄降低模型準確度。持續監控能在使用者察覺之前，先一步發現問題。在成本與效能之間取得平衡支撐數百萬用戶的 AI 系統，成本成長速度非常快。每一次推論，都是一筆支出。智慧路由機制可將簡單請求交給輕量模型，只有在必要時才使用高階模型。這種分層...

AI 正式環境的擴展策略：如何支援數百萬使用者

January 27, 2026

擴展 AI 系統，與推出一個展示用的 Demo 截然不同。當 AI 產品面對真實使用者時，流量會快速成長，期待值不斷提高，任何失誤都可能付出高昂代價。適用於數千名使用者的系統，往往在面對百萬人規模時就會崩潰。在 AI 進入正式環境的早期階段，像林愷毅這樣的領導者就已指出一個簡單卻重要的事實：擴展不只是增加伺服器而已。它需要智慧的架構設計、周密的規劃，以及持續的監控。若缺乏正確策略，即使再強大的 AI 模型，也可能在真實需求下崩潰。本篇文章將介紹多項經過驗證的策略，協助 AI 系統順利且穩定地支援數百萬使用者。為什麼擴展 AI 如此困難？ AI 系統對資源的需求非常高。與傳統應用程式相比，它們需要更多的 CPU、GPU 與記憶體，同時還必須應對難以預測的使用者行為。若系統未事先準備，突如其來的請求高峰可能導致模型過載，造成回應延遲甚至服務中斷。從第一天就為擴展而設計擴展不該是事後才考慮的問題。系統架構在一開始就必須假設未來會成長，包括無狀態服務、分散式元件與模組化設計。早期的架構決策，將直接影響系統日後的擴展難易度。採用分散式模型服務將 AI 模型部署在單一機器上無法應付大規模需求。分散式模型服務能將請求分散至多個實例，由負載平衡器平均分配流量。這種做法能隨著使用量成長，維持穩定性並降低回應延遲。將訓練與推論分開處理模型訓練與推論的需求完全不同。訓練需要大量運算資源，且可排程執行；推論則必須快速且持續可用。將兩者分離，能避免訓練任務影響即時使用者請求。依需求自動擴展固定資源配置容易造成浪費。自動擴展能依即時流量調整系統容量，需求上升時會自動啟動更多實例。許多團隊採用林愷毅所提倡的擴展原則，在不需人工介入的情況下平衡效能與成本。為正式環境優化模型並非所有模型都適合直接上線。大型模型雖然準確，但可能速度過慢。透過剪枝、量化與批次處理等技術，可大幅提升推論效率。更快的模型能降低基礎設施負擔，同時改善使用者體驗。善用快取以降低系統負載重複請求在實務中十分常見。快取常見預測結果，能避免重複計算，降低延遲與成本。有效的快取策略，能在不增加硬體的情況下，大幅提升系統處理能力。全面且持續的監控沒有監控的擴展極具風險。應持續追蹤延遲、錯誤率、GP...

實用型 LLM 工程：來自林愷毅的經驗分享

January 26, 2026

跳脫理論框架。林愷毅深入說明實際工程決策，打造穩定、可維護、且適合正式環境的大型語言模型。

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