
5 月 23 日-24 日,AICon 全球人工智能开发与应用大会上海站即将拉开帷幕。本次大会将聚焦 AI 技术的前沿突破与产业落地,围绕 AI Agent、多模态应用、大模型架构创新、推理性能优化、大模型驱动数据创新、AI 产品创新与出海策略等核心议题,呈现技术与应用融合的最新趋势。
字节跳动 A/B 测试技术负责人韩云飞已确认出席 AICon 上海并将在AI for Data,数据管理与价值挖掘实践专题发表题为《AI 时代实验平台演进之路,从 A/B 测试到智能决策闭环》的主题分享。字节跳动 A/B 测试平台(内部名称 Libra,对外产品 DataTester)是全球领先的 A/B 测试与智能优化平台,累计支持超 340W 次实验,同时运行 7W+实验,覆盖抖音、今日头条等数百业务。平台脱胎于字节跳动 2012 年引入的 A/B 测试体系,2016 年实现产品化,2021 年通过火山引擎开放给企业客户,融合了科学分流、智能分析、多场景特型实验等能力,成为驱动业务增长的核心基础设施。在 AI 时代,平台正从“功能策略验证工具”向“企业创新加速引擎”升级,探索推理模型+数据+工程的自动化决策范式。
韩云飞作为字节跳动 A/B 测试技术负责人,负责字节跳动通用实验平台,致力于打造业界最科学好用的实验平台,把 A/B 测试变成驱动业务创新的新基建。从 0 到 1 参与搭建了字节跳动内 A/B 测试与智能优化平台 Libra,服务于抖音、番茄小说、今日头条等数百个业务;对外发布火山引擎 A/B 测试 DataTester 等产品。他在本次会议的详细演讲内容如下:
演讲提纲:
1. 传统 A/B 测试的挑战与 AI 的颠覆性机会
传统 A/B 测试的“天花板”
人工设计依赖经验,实验效率低(如多变量组合爆炸问题)
样本偏差与统计显著性陷阱(尤其在小流量场景)
长反馈周期无法匹配业务实时决策需求
AI 的颠覆性价值
从“假设驱动”到“智能驱动”:AI 自动生成实验假设和设计、自主分析结果
从“串行分工”到“智能协同”:面向 PM、DA、RD 等实验 Role 的 AI Team 协同
从“结果验证”到“决策生成”:模拟海量用户在线实验效果提前敏捷决策
2. 字节跳动 A/B 测试平台的进化路径
第一阶段:规模化实验基础设施
超大规模和复杂场景实验引擎
科学高效的实验科学分析引擎
第二阶段:AI 增强的智能实验
超参数优化:基于历史数据的贝叶斯优化,自动优化参数组合
流量智能调优:基于多臂老虎机,在实验运行中动态调整流量
因果推断增强:通过异质人群挖掘,自动下钻出实验影响维度
第三阶段:决策智能体生态
智能实验设计:通过自然语言交互定义实验假设和设计
智能实验分析:分析智能体助力日常实验分析与写报告
海量用户模拟:基于 AI 的预实验模拟,规避策略冲突与业务风险
3. 未来展望:A/B 测试的终极形态
个性化实验设计:未来的 A/B 测试将从"一刀切"的分组进化为针对不同用户精准设计的个性化实验,大幅提高实验效率和精度
因果推断的突破:AI 系统将帮助企业从相关性分析迈向更深层次的因果推断,从"发现现象"升级为"理解原因",为决策提供更深刻的洞察
闭环决策系统:A/B 测试将从独立工具演变为完整的决策闭环系统,整合假设生成、实验设计、结果分析和自动执行,实现决策过程的高度自动化,进化为企业创新操作系统
听众收益:
战略视角:理解 AI 如何将 A/B 测试从“辅助工具”升级为“决策核心”,重塑企业竞争力
技术前瞻:掌握 A/B 测试与生成式 AI、因果推断等新技术融合最新技术路径
实践洞察:借鉴字节跳动亿级用户场景的实战经验,规避规模化实验的典型陷阱
除此之外,本次大会还策划了AI Agent 构建及多元应用、多模态大模型创新实践、AI for Data,数据管理与价值挖掘实践、大模型推理性能优化策略、AI 产品设计的创新思维、智能硬件与大模型的融合探索、金融领域大模型应用实践、大模型助力业务提效实践等专题,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 60+资深专家在 AICon 上海站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。
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