一个软件开发团队尽管评估通过率高达 91%，但仍经历了一次重大的回归问题。该团队的持续集成 (CI) 系统之前被配置为阻止通过率低于 90% 的更改。然而，一个达到 91% 阈值的更改被部署，导致了一个需要两天时间才能解决的回归问题。这一事件促使团队重新评估其门控策略，决定实施基于增量的门控，而不是绝对的通过率。 AI
影响 此事件凸显了自动化测试和部署流水线中潜在的陷阱，表明 MLOps 需要更细致的门控策略。
排序理由 文章讨论的是具体的软件开发流程改进（MLOps 门控策略），而不是核心 AI 发布或研究。
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