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准确率 97.8% 的模型，为什么换个场景就全部误报？
一个在公开数据集上 AUROC 高达 0.978 的电弧故障检测模型，在跨负载测试中竟出现概率反向的灾难性失效。本文复盘了这个边缘 AI 项目暴露的三个关键问题：产品逻辑依赖的阈值校准远比排序能力脆弱；漏报与误报的代价不对称必须在选模型前想清楚；当分数不可信时，产品应该展示证据而非概率。这些教训与电弧无关，任何 AI 产品经理都会撞上。
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不是所有产品都适合 AI 化：一个 AI 产品经理的判断框架
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在AI产品同质化严重的今天，真正的竞争壁垒已经从模型转向了数据。本文以医疗健康领域为例，深度剖析构成AI产品护城河的三大关键要素：燃料（数据质量）、标尺（评估体系）和飞轮（业务闭环），揭示为何合规的数据积累与专业处理流程才是拉开产品差距的胜负手。
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转型AI产品经理（3）：模型评估篇
我们在训练AI模型后，对于产品经理最重要的一件事是评估模型，今天我们要讲下要如何评估模型。因为不同的模型用到的指标会有差异，比如回归模型中会用到“MAE（平均绝对误差）”、“MSE（均方误差）”等，多分类模型中会用到“Micro-average（微平均）”、“Macro-average（宏平均）”等，介于篇幅，我们主要讲二分类模型中常用的评估指标。
