<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>A/B测试 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</title><link>https://guijiagi.com/tags/a/b%E6%B5%8B%E8%AF%95/</link><description>Recent content in A/B测试 on 硅基 AGI · 智能体学习与测评</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><copyright>本站内容采用 CC BY-NC-SA 4.0 国际许可协议授权</copyright><lastBuildDate>Mon, 13 Jul 2026 08:50:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://guijiagi.com/tags/a/b%E6%B5%8B%E8%AF%95/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AI Agent的灰度发布与A/B测试：安全上线的不二法门</title><link>https://guijiagi.com/posts/article-96/</link><pubDate>Mon, 13 Jul 2026 08:50:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/article-96/</guid><description>系统设计AI Agent的灰度发布策略与A/B测试框架，确保版本升级安全可控</description></item><item><title>AI系统A/B测试实践：数据驱动的模型选择</title><link>https://guijiagi.com/posts/a-b-testing-ai-system/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 11:19:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/a-b-testing-ai-system/</guid><description>2026年AI系统A/B测试方法论，科学比较不同模型和提示的效果</description></item><item><title>提示测试方法论：如何科学评估提示效果</title><link>https://guijiagi.com/posts/prompt-testing-methodology/</link><pubDate>Thu, 02 Jul 2026 11:11:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/prompt-testing-methodology/</guid><description>2026年提示工程测试方法学，系统化评估和优化提示效果</description></item><item><title>Prompt版本控制与A/B测试：数据驱动的Prompt优化</title><link>https://guijiagi.com/posts/prompt-version-control-ab-testing/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 11:05:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/prompt-version-control-ab-testing/</guid><description>详细介绍如何对Prompt实施版本控制与A/B测试，建立数据驱动的Prompt优化流程，包含统计方法与工程实现</description></item><item><title>Agent A/B 测试平台搭建：从实验设计到统计显著性</title><link>https://guijiagi.com/posts/agent-ab-testing-platform/</link><pubDate>Sun, 28 Jun 2026 10:50:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/agent-ab-testing-platform/</guid><description>构建Agent A/B测试平台，涵盖实验设计、流量分配、统计检验与自动化决策</description></item><item><title>大模型A/B测试实施手册</title><link>https://guijiagi.com/posts/llm-ab-testing-handbook/</link><pubDate>Sat, 27 Jun 2026 15:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/llm-ab-testing-handbook/</guid><description>大模型A/B测试实施手册</description></item><item><title>智能体 A/B 测试框架设计与实现</title><link>https://guijiagi.com/posts/agent-a-b-testing-framework/</link><pubDate>Fri, 26 Jun 2026 14:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/agent-a-b-testing-framework/</guid><description>系统介绍 AI 智能体 A/B 测试框架的设计思路、核心组件、统计方法与工程实现，帮助团队科学评估智能体迭代效果。</description></item><item><title>LLM A/B 测试实践：统计显著性与业务指标</title><link>https://guijiagi.com/posts/a-b-testing-for-llm/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 12:00:00 +0800</pubDate><guid>https://guijiagi.com/posts/a-b-testing-for-llm/</guid><description>系统介绍 LLM 产品的 A/B 测试方法，涵盖实验设计、样本量计算、统计显著性检验、业务指标选择与常见陷阱。</description></item></channel></rss>