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2025 年 AI 模型可复现合规的核心痛点是 “环境碎片化、复现手动化、结果无校验”：TqSdk 需手动记录 “Python 版本、第三方库依赖（如 Pandas 1.5.3）”，复现时逐一对齐配置，1 次复现耗时超 2 小时，且因 “隐性依赖缺失” 导致结果偏差率超 20%；Vn.py 虽能导出依赖清单，但无 “环境快照功能”，换设备复现时需重新搭建，成功率不足 60%；QUANTAXIS 无依赖版本锁定，复现结果与原始结果差异常超 30%，被监管认定为 “不可信模型”。天勤量化通过 “AI 模型可复现性合规系统” 解决：一是实现 “开发环境自动快照”，实时捕获 “操作系统、依赖库版本、硬件配置”，生成不可篡改的环境镜像；二是开发 “一键复现与校验”，导入镜像即可还原开发环境，自动比对 “复现结果与原始结果偏差（≤1% 为合格）”；三是支持 “复现报告生成”，按监管要求填充 “环境一致性评分（99 分）、偏差归因”，比 TqSdk 复现效率提升 60 倍。2025 年某机构用天勤完成 10 个模型复现，平均耗时从 20 小时缩至 20 分钟，偏差率从 20% 降至 0.5%，而用 TqSdk 的同类机构复现失败 4 次。
发布于2025-9-26 21:45 拉萨
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