有一个常被忽视却至关重要的挑战，是技术迭代带来的架构重构难题。 当行业内新的AI模型不断涌现，许多人可能会误以为只要简单替换最新模型就能实现突破。 但实际上，每一次技术升级，哪怕只是模型检查点（checkpoint）的微小调整，都可能引发连锁反应。 这就像在精密的钟表里更换一个齿轮，看似简单的改动，却需要重新审视整个系统的适配性——从数据处理流程到算法逻辑，从硬件资源调度到应用层交互，都可能