摘要：A/B测试设计与实施指南：固定分流、多臂老虎机两种分流方案对比+核心统计原则+Python代码实现。A/B测试是AI系统上线决策的金标准，本文详解假设检验、显著性判断、最小样本量计算、分流策略选择，以及常见的统计陷阱和规避方法。A/B测试设计与实施专栏：人工智能训练师（三级）备考全攻略模块：卷三·知识体系 — 第四部分·模型测试与评估难度：⭐⭐⭐☆☆考试权重：中高频（选择+简答+计算）一、什么是A/B测试？定义： 将用户随机分为两组，分别使用不同版本（A版本/B版本）， 对比关键指标差异，用统计学方法判断差异是否显著。 核心原则： 同时段 → 同用户池 → 随机分流 → 对比指标 → 统计判断 类比： 医学上的"双盲实验"——A组吃新药，B组吃安慰剂， 看新药是否真的有效。1.1 A/B测试在AI系统中的应用场景场景A组（对照组）B组（实验组）核心指标