模型蒸馏的能力保留率取决于teacher-student架构差异、蒸馏损失函数设计和训练数据质量，通常student模型在参数量压缩50-90%时可保留teacher模型85-98%的性能，但极端压缩下会出现显著的能力退化和知识遗忘现象。
数据污染会导致模型学习错误的特征分布和虚假相关性，造成泛化能力下降、过拟合加剧、预测偏差增大，在极端情况下可能使模型在受污染样本上产生定向错误输出，严重损害模型的鲁棒性和可信度。
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AI面试刷题助手通过提供结构化题库、即时反馈和针对性练习，确实能显著提升面试准备效率和答题质量，但最终通过率仍取决于个人基础能力、实际经验积累及临场应变水平，工具只是辅助手段而非决定性因素。
AI法律文书分析的可信度评估应围绕五项核心指标：事实与法条引用的准确率及可溯源性、结论的逻辑一致性与可复现性、对管辖差异和法规时效的识别能力、幻觉与遗漏率的量化测试，以及人工复核机制与责任归属，并以标注数据集和盲测持续校验。
自动驾驶需要L4级以上的AI能力，包括多传感器融合感知（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、实时场景理解与预测、端到端决策规划、高精度定位与建图，以及应对长尾场景的鲁棒性，目前最高阶的Robotaxi已接近L5级全自动驾驶能力。
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需构建包含实时性能监控、模型漂移检测、A/B测试框架、日志追踪系统、自动化告警机制和版本管理的完整体系，结合Prometheus、Grafana等工具实现全链路可观测性。
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