在推荐系统中科学设计 A/B 实验，处理分桶、SRM 检验、网络效应和长期指标评估等问题。
学习为模型上线设计 A/B 测试，分流实时流量，利用统计检验判断新模型是否显著优于旧模型。
在前端实施 A/B 测试，包括流量分割、变体渲染和效果数据收集，驱动产品决策。