<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>AB测试 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/ab%E6%B5%8B%E8%AF%95/</link><description>Recent content in AB测试 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Thu, 03 Sep 2026 19:11:49 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/ab%E6%B5%8B%E8%AF%95/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型应用的 A/B 测试：更换模型和提示词时如何科学验证效果</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-03-ab-testing-llm/</link><pubDate>Thu, 03 Sep 2026 19:11:49 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-09-03-ab-testing-llm/</guid><description>&lt;p>更换模型、修改提示词、调整检索策略之后，离线评测分数提升了，是否就可以放心上线？不一定。&lt;strong>离线评测集再完善，也只是真实用户行为的近似；只有在真实流量上进行对照实验，才能确认修改是否真正改善了用户体验和业务结果。&lt;/strong> A/B 测试是互联网产品成熟的方法论，应用到大模型产品时，需要考虑一些特殊之处。&lt;/p></description></item></channel></rss>