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你的模型精度在某个夜晚突然下降了8%。模型代码没有任何改动，没有发生任何部署，评估套件是绿色的。于是你花了一周时间调整超参数、修改提示词、对比检查点损失——最终有人注意到，三天前特征流水线里落地了一次Schema迁移。一个字段从NULL改成了空字符串。就这样，就是这个变化导致了回退。

这是生产ML系统中最常见的故障模式，与模型质量几乎毫无关系。问题的根源在于大多数团队被坑过之后才会补上的一个结构性缺口：数据版本和模型版本紧密耦合，但它们由不同的工具追踪、归属于不同的团队。