面对机器学习模型在实时生产中因数据分布变化导致的性能骤降，且缺乏新标注数据无法重训的困境，一项基于 PyTorch 的自愈神经网络技术提供了创新解决方案。该技术核心在于引入名为“反射层”的轻量级适配器，将其置于冻结的主干网络与输出头之间。当监测到特征漂移或规则冲突时，系统仅在后台线程中更新反射层的参数，而非重新训练整个模型。这一设计确保了推理过程完全 uninterrupted，同时有效防止了灾难性遗忘。 实验模拟了欺诈检测场景，在原始数据分布发生漂移后，常规模型准确率从 92.9% 暴跌至 44.6%。应用自愈机制后，模型在无需新标签数据的情况下，成功恢复了 27.8 个百分点的准确率至 72.4%。该机制通过结合基于统计的分布监控（FIDI）和符号规则引擎提供的弱监督信号来触发修复，并利用一致性损失和熵最小化策略确保修复方向正确。 值得注意的是，性能恢复伴随着召回率的下降，即模型减少了误报但漏报了部分欺诈交易。这种权衡源于模型适应了新的数据分布特征。系统还集成了可回滚的模型注册中心，一旦自愈过程导致性能异常，可安全恢复至最佳历史快照。该方案为欺诈检测、风控评分等对实时性要求高的场景提供了在不中断服务前提下的动态适应能力，其核心代码及实验数据已开源。