A/B测试（A/B Testing），又称分流测试或桶测试，是一种统计实验方法，通过将用户随机分配到两个或多个版本（如A版和B版）的产品、功能或内容中，测量关键指标（如点击率、转化率或用户留存率）的差异，以科学地评估哪个版本更优。这种方法旨在减少主观决策，支持数据驱动的优化，广泛应用于互联网产品开发中，确保改进基于实证证据而非直觉。
在AI产品开发的实际落地中，A/B测试被用于验证新算法模型的效果、测试用户界面调整或优化推荐系统的性能。产品团队借此量化变更对业务指标的影响，推动迭代创新，同时结合统计工具（如假设检验）确保结果可靠性，从而提升AI产品的用户体验和商业价值。
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