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当上游系统进行升级或错误修复时，一个特别细微的地方都可能会导致上游依赖关系在我们的模型中出现问题。修复错误可能会导致问题，这似乎很奇怪。要记住的原则是， 更好的不是更好的，更好的是不同的，而不同的可能是坏的 。
这是因为我们的模型期望看到的任何与某些数据相关的特征值分布的变化都可能导致错误的行为。例如，想象一下我们在天气预测模型中使用的温度传感器在代码中存在一个错误，它报告的是华氏度数，而它应该报告摄氏度数。我们的模型了解到，32度是冰点，而90度是西雅图附近的炎热夏日。如果一个聪明的工程师注意到了这个漏洞，并修复了温度传感器代码，使之改为发送摄氏度值，那么模型就会看到32度的值，并在阳光明媚的时候，假设世界是冰冷的。
这种形式的漏洞有两个关键的防御措施。第一个是与上游的依赖关系达成强有力的协议，在这种变化发生之前就得到提醒。第二个是建立对特征分布本身的监控，并对变化发出警报。这在第9章中也有更深入的讨论。