本研究提出了OpenMLDB特征计算系统，旨在解决在线机器学习中的效率和一致性问题。该系统通过统一查询计划和高性能执行引擎，显著降低特征部署开销，并提升实时更新能力。测试结果表明，其性能和资源节约显著优于基线系统。

本文综述在线机器学习与模型选择研究，涵盖上下文活动模型选择、在线联邦模型选择、少样本持续学习及多模态机器人模型，并比较离线监督学习与在线策略优化，强调降低标记成本、适应非稳态环境及模型选择对任务效果的重要性。