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离线 AUC 好、线上骤降：train-serve skew 下的 point-in-time 与双存储机制

离线 AUC 好、线上骤降：train-serve skew 下的 point-in-time 与双存储机制
2026-09-10 00:06:15
以"离线 AUC 好、线上骤降"的排障切入，讲清 feature store 解决 train-serve skew 的两大机制：point-in-time correctness 防止未来特征泄漏、一份定义对应 offline/online 双存储；给出时区、空值、编码、表版本四类可复现 skew 来源与校验方法，以及何时自己组 Redis+Hive 就够的边界。
feature store MLOps 特征存储

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