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首先，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。
，这一点在搜狗输入法中也有详细论述
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多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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