在实际进行灰度时，每个节点实现灰度的方式可能不同。比如，商家需要修改DB数据，而会员节点除了需要修改DB数据外，还需要修改对应节点中的缓存。需要注意的是，无论每个节点如何进行具体的灰度操作，各个节点间需要实现灰度的同进同退。
最初，前端智能化方向的提出是为了给前端技术带来变革，借助 AI 和机器学习的能力拓展前端，就像拥有望远镜人类就有了神话中的千里眼，拥有了 AI 前端也会在自身能力的基础上产生更强的“超能力”。
前端智能化算法工程体系升级，引入云原生能力使智能化算法框架 Pipcook 可以从数据侧、模型侧、训练侧、部署侧支持云原生，能够更便捷的融入云原生体系，保障使用者可以直接上线模型算法支撑业务，打通业务的全链路。
模型也是一样，起初模型也无法记住不同人的面孔，但是，把每个人、每个角度、每种光线条件下大大小小的图片标注上每个人的名字，模型经过恰当的训练，就能跟我们一样喊出每个人的名字，这就是确定性。
再回到“达芬奇”用OpenCV遇到的问题：阈值谬误，要总结和提炼出所有情况下image、Text、Controller成为image、Text、Controller的特征很难，然鹅，当拥有足够大规模样本数据的正确答案，模型就能提炼出足够鲁棒性的答案。
准确率指标是用于评估模型发现（召回）和解决问题能力（模型的演绎能力），泛化能力指标是用于评估模型解决非训练集问题的能力（模型的总结归纳能力）。
如果要修复埋点问题，则需要满足下面三个条件：
能够无二义性的识别错误数据。
完备的数据，可以计算出正确的数据。
需要在合适的时机进行计算。
或者客户端打标，在请求时回传标记给服务端，然后由FAAS层计算数据源展示。两种服务端方案，本质上类似，都是想办法让服务端侧获取这个标记数据。
为了了解这一点，调研机构O'Reilly公司最近对消费者对人工智能的看法进行了研究，其中包括消费者希望看到人工智能在日常生活中的应用。值得关注的是，这项研究可以让人工智能技术开发商深入了解消费者认为人工智能在日常生活中在哪里以及如何发挥作用。
当人们谈到人工智能时会想到什么?机器人?终结者?WALL-E?人们对于人工智能的印象来自流行文化，这一理念在**行业已经延续了50多年。
