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每日一博 | AB 实验遇到用户不均匀怎么办?

作者:vivo 互联网数据分析团队 - Li Bingchao AB实验是业务不断迭代、更新时最高效的验证方法之一;但在进行AB实验效果评估时需要特别关注“用户不均匀”的问题,稍不注意,产出的研究结论就可能谬以千里,给业务决策带来极大风险。因此我们游戏业务针对该问题,借助霍金实验团队已经实现的分层抽样(协变量平衡算法)能力,探究出一套基于用户分层逻辑的“事前用户分层”方案,和霍金实验平台项目团队、版本发布项目团队共同协作推进方案落地,提升游戏业务AB实验的用户均匀性。本文会基于实际应用案例,来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程,实现原理,应用结果,希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。 一、引言 业务通过不断迭代更新来持续进步,AB实验是最高效的迭代验证方法之一,分析师则通过研究优化实验方案,评估业务实验效果来展现数据价值。这也是数据分析师的核心工作职责之一;这就要求实验方案和效果评估具备极高的科学性与准确性,但是在实际工作中,因为用户不均匀问题的存在,会直接影响到分析师产出结果的准确性,进而影响产品相关决策。 过去的几年里,游戏业务的分析师团队不断探索和研...

GPT-4 评估百度文心大模型 3.5 生成内容质量更高

天津大学日前发布的首份《大模型评测报告》指出,GPT-4和百度文心一言相较于其他模型综合性能显著领先,两者得分相差不大,处于同一水平。 该报告基于对国内外主流的14个大语言模型进行的中文综合能力评测。具体包括GPT-4、ChatGPT gpt-3.5-turbo、Claude-instant、Sage gpt-3.5-turbo等国外大模型,以及百度文心一言、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型、ChatGLM-6B、360智脑、MOSS-16B、MiniMax、baichuan-7B等国产大模型。 评测使用一套涵盖知识问答、语言表达、逻辑推理、常识问答、文本问答、机器翻译等不同领域知识、包含多种题型的中文综合性试题,通过多维度得分结果,清楚了解不同模型的擅长领域和综合能力优劣。 尤其值得关注的是,在此次评测中,天津大学引入GPT-4对参评模型的主观题回答进行了打分,结果显示,在GPT-4看来文心一言生成的中文内容质量更高。相比人工评价,在基于GPT-4的自动评测中,文心一言的总得分一举超过GPT-4,跃居榜首。 报告结果显示,国产大模型以文心一言为代表,在知识问答、语言表达、逻辑推理、常...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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