鲁棒性是指AI模型在面对输入扰动、对抗性攻击或数据分布变化时保持稳定性能的能力。鲁棒的模型能够妥善处理拼写错误、语法变化、恶意输入、域外数据等挑战性情况。一个鲁棒的模型对于未预料到的或“非理想”输入表现出较强的容错性和适应性，不会轻易产生大幅性能下降或错误预测。例如，在图像识别中，对图像轻微旋转、亮度变化或添加微小噪声后，鲁棒模型仍能正确分类。提高模型鲁棒性对于确保AI系统在真实世界应用中的可靠性和安全性具有重要意义。
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