实验室表现与实际应用之间存在一个关键差距：模型在生产数据发生偏移、超出训练数据预期时，往往会崩溃。这也是大多数AI项目陷入困境的原因。但如果我们采用不同的构建方式会怎样？持续的数据集成保持模型的敏锐性。自适应算法随着变化的模式不断演化。而关键在于——奖励贡献新数据的社区，打造一个可持续的正反馈循环，而不是单向提取价值。这不仅仅是更好的工程设计；它是一种从根本上不同的AI基础设施激励结构。