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影子测试,亦称影子部署或暗启动,允许团队在真实的生产环境中评估新机器学习模型,而不会影响用户体验。在此方法中,候选模型与旧模型并行运行,并接收与生产系统相同的实时请求。然而,只有旧模型的预测结果会返回给用户,而候选模型的输出仅被记录下来用于分析。
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从长远视角审视,通才成为信任层。这是一项可以习得的技能,且只能通过日常工作与持续实践来掌握。它不要求深度专业化,但确实需要保持警觉。好奇心变得至关重要。同时不可或缺的,还包括快速学习、批判性思考、发现不一致之处,以及依靠自身判断而非视人工智能为绝对可靠的意愿。
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