部署后的优化，一直是多人容易忽略的环节。Golang 高级编程里提到的持续优化方法还挺实用的，不光讲怎么提升模型精度，还聊了数据质量、适配性这些实打实的问题。模型刚上线，效果还行，但时间一长，数据变了、需求也变了，模型不跟着调一调，快就废了。

模型的适用范围要随时扩，数据也得越用越准。不然用起来心里没底，出点问题也不知道是不是模型太旧了。书里说得挺直接：要想模型不被边缘化，靠的就是持续打磨。这点我认同，尤其是工业场景下，稳定性第一，别为了更新把系统搞崩了。

还有个重点是模型结构要灵活，不能太死板。你想啊，万一业务逻辑一改，模型压根不支持，那维护成本就上天了。所以开发阶段就得多想一步，提前预留调整的空间，这样后期加功能、扩范围都比较顺手。

顺便推荐两个还不错的扩展文章：一个是《优化知识质量——深入探讨 Golang 高级编程》，讲得蛮细，适合想深入优化模型的你；另一个是《工业建模过程的优化策略-golang 高级编程》，更偏实战，多案例看着就有共鸣。

如果你做的是工业类或对模型精度要求高的项目，这篇内容可以多读几遍，思路上挺有启发。尤其是那部分关于如何减少模型变动带来的风险，值得抄作业。