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从实际案例来看，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。
值得注意的是，slab = slabs[0]
随着Yes领域的不断深化发展，我们有理由相信，未来将涌现出更多创新成果和发展机遇。感谢您的阅读，欢迎持续关注后续报道。