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最后，因此，一个在开发阶段看似优秀的模型，一旦部署，仍有可能导致性能下降或对用户体验产生负面影响。为了应对这些风险，机器学习团队通常会采用受控的上线策略，以便可以在真实的生产条件下评估新模型，同时最大限度地减少潜在的干扰。
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