小伙伴们好！目前秋招好像接近尾声了，大家最近有拿到心仪的offer吗？
今天我们聊下一个常见的机器学习岗面试题：以什么标准决定模型替换/迭代。
当机器学习工程师面试时，被问到“新推荐模型怎么替代旧的”，如果只答“对比验证集、测试集指标”，基本可以准备下一场了。
真实的模型替换，远比“看几个指标”复杂得多。
本地测试里的验证集、测试集固然重要，却像“实验室里的模拟考”，永远复刻不了生产环境的复杂情况。直接把新模型上线，相当于拿真实业务和用户体验“裸奔”，风险高到离谱。
无论是Netflix、Amazon还是Google，这些行业顶尖团队早就摸索出了一套成熟的线上测试流程，核心就一个：让新模型安全落地，绝不大胆冒进。
1. A/B测试
用“小流量”试错，把风险锁死。
这是最基础也最常用的方法。把用户请求按比例拆分，比如只给新模型分配10%的流量，剩下90%仍由旧模型承接。
这样一来，即便新模型出问题，影响范围也被严格限制，不会波及整体业务。通过对比两组流量的业务指标（比如点击率、转化率），就能清晰判断新模型是否真的更优。
2. 金丝雀测试
名字来源于“煤矿里放金丝雀预警”的典故，核心是“从小到大，循序渐进”。
先让新模型只服务极少数用户（比如1%），相当于派了一只“哨鸟”探路。如果这部分用户的反馈和数据表现稳定，再慢慢扩大覆盖比例，直到全面替换。全程避开“一刀切”，彻底杜绝“新模型上线就崩全局”的尴尬。
3. 交织测试
比A/B测试更精细的玩法，常见于Netflix这类内容推荐场景。
简单说，就是在同一次推荐中，混合两个模型的结果。比如给用户推荐10部电影，4部来自新模型，6部来自旧模型，然后统计最终的点击率、观看时长等“下游真实数据”。
这种方式能在同一批用户、同一时间维度下，更精准地对比两个模型的实际效果，避免流量拆分带来的误差。
别只盯模型效果，这些“隐藏指标”能直接判死刑
光看点击率、准确率还不够，系统层面的表现同样致命。
比如新模型确实把准确率提升了2%，但响应速度慢了3倍，用户点一下推荐列表要等几秒才能加载出来——这种“顾此失彼”的模型，即便效果再好，也绝不能上线。
延迟、吞吐量、服务器资源消耗（CPU、内存占用），这些和“用户体验、运维成本”强相关的指标，必须和业务指标一起纳入评估，少一个都可能踩坑。
最后补3个关键思考，帮你避开面试&工作双坑
• 线下好≠线上好，别轻易否定模型：很多模型在本地测试里表现优异，上线后却“水土不服”，大概率不是模型不行，可能是延迟影响了用户行为，或是测试集的用户样本和真实流量分布不匹配，先查问题再下结论。
• 流量分配可以更“聪明”：除了固定比例拆分，还有“多臂老虎机算法”这类动态策略，能根据模型实时表现自动调整流量，表现好的模型多拿流量，更适合复杂业务场景。
• 别脱离MLOps思维：现在的模型上线，早不是“算法单干”的时代。MLOps正在借鉴DevOps的成熟经验，比如蓝绿部署、流量镜像等，核心就一句话：实验室里的数据信一半，真实环境的反馈才是硬道理。
说到底，新推荐模型替换从来不是“一键切换”的简单操作，而是“风险可控、逐步验证”的系统性工程。
只有把每一步的风险都想到、防住，才能让新模型真正提升用户体验，而不是成为业务的“不定时炸弹”。这不仅是面试要懂的知识点，更是实际工作里的“保命准则”。
祝各位都能如愿上岸，找到喜欢的工作！每天进步一点点，我们一起加油。