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其次，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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第三，研究人员指出，这种思路在对话型智能体的记忆场景中存在不足，因为人类对话具有“时间纠缠性”。会话记忆高度依赖指代关联、省略表达与严格的时间线依赖。由于这种内在关联性，传统剪枝工具常会意外删除对话关键片段，导致智能体缺失准确推理所需的重要背景。
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