Ця стаття пропонує уніфіковану систему навчання-обслуговування, яка інтегрує навчання з підкріпленням (RL) з адаптивним спекулятивним навчанням. Підхід спрямований на оптимізацію розгортання та безперервного навчання моделей ШІ в виробничих середовищах, що призводить до більш ефективного використання ресурсів та покращеної продуктивності для додатків реального часу, де швидка адаптація має вирішальне значення.