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更深入地研究表明,A/B实验是生产环境中引入新机器学习模型时最常用的安全策略之一。该方法将进入的流量在两个系统版本之间进行划分:现有的旧模型(对照组)与待测的新模型(实验组)。流量分配通常是不均匀的,以控制风险——例如,90%的请求可能继续由旧模型处理,而仅有10%的流量被路由到新模型。
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