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通过多臂老虎机优化DoorDash的A/B测试
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
DoorDash工程师采用多臂老虎机方法优化实验，解决传统A/B测试的慢和昂贵问题。该方法通过动态分配流量加速学习并减少浪费，核心算法为汤普森采样，能够有效处理延迟反馈。尽管多臂老虎机面临挑战，如难以推断未包含在奖励函数中的指标，DoorDash计划通过上下文老虎机和贝叶斯优化提升用户体验。
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关键要点
- DoorDash工程师采用多臂老虎机方法优化实验，解决传统A/B测试的慢和昂贵问题。
- 多臂老虎机方法通过动态分配流量加速学习并减少浪费。
- 传统A/B测试依赖固定流量分配和预定样本大小，导致机会成本增加。
- 多臂老虎机方法能够根据性能自适应分配实验流量，平衡探索与利用。
- DoorDash的多臂老虎机方法核心算法为汤普森采样，能够有效处理延迟反馈。
- 采用多臂老虎机方法面临挑战，如难以推断未包含在奖励函数中的指标。
- DoorDash计划通过上下文老虎机和贝叶斯优化提升用户体验。
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