长期运行的机器学习模型面临概念漂移问题，即数据分布随时间变化，影响预测性能。研究人员引入一种新型检测器，利用模型解释识别潜在虚假相关，并通过人类反馈进行修正。初步实验显示该检测器在减少虚假相关对检测的影响方面具有潜力。
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