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除此之外，业内人士还指出，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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展望未来，’ ‘Boy Kibble的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。