地反映线上的质量情况。当线上出现因技术原因导致的用户体验问题时,QoS 指标应有相应的体现。否则,研发人员即便对线上问题后知后觉,也无法快速、正确地定位问题根因。 要做到“真实”,指标定义“准确”是前提... 造成“幸存者偏差”,“进房成功率”这个指标就没有反映线上的真实情况。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/038ab72ed780438d8cfec9d3e5af4b94~tplv-tlddhu82om-...
常花费大量的时间及精力,且过程中容易出现输入错误、重复工作等问题,导致工作效率低下。** 因此,财务人员需要寻找一种方式来提高工作效率,缩短处理时间,减少错误率,提高工作质量。如果要连接两个或多个不同系... 人工手动同步信息费时费力易出错,一旦出错,还需进行二次核对,增加不必要的工作量。因此,财务负责人常常在想这一套流程是否可以实现流程自动化?现在通过集简云,即可实现每当易快报有新的审批通过的单据时,自动...
在A/B实验不断走红的今天,越来越多的企业开始意识到A/B实验的重要意义,并试图通过A/B实验,前置性地量化决策收益,从而实现增长。然而,当你和其他业务伙伴谈及A/B实验时,你总能听到这样的论调:“这事儿很简单,做个... 致使许多企业在业务增长的道路上始终在操作一批“错误的A/B实验”。这些实验并不能指导产品的优化和迭代,甚至有可能与我们的初衷背道而驰,导致“负增长”。因此,为了能够更好地明白什么是A/B实验,我们不妨先来了...
致使许多企业在业务增长的道路上始终在操作一批“错误的 A/B 实验”。这些实验并不能指导产品的优化和迭代,甚至有可能与我们的初衷背道而驰,导致“负增长”。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.... 并试图通过 A/B 实验,前置性地量化决策收益,从而实现增长。然而,当你和其他业务伙伴谈及 A/B 实验时,你总能听到这样的论调:“这事儿很简单,做个实验就行了。准备两个版本,在不同渠道里发版,然后看看数据。”...
致使许多企业在业务增长的道路上始终在操作一批“错误的 A/B 实验”。这些实验并不能指导产品的优化和迭代,甚至有可能与我们的初衷背道而驰,导致“负增长”。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.... 并试图通过 A/B 实验,前置性地量化决策收益,从而实现增长。然而,当你和其他业务伙伴谈及 A/B 实验时,你总能听到这样的论调:“这事儿很简单,做个实验就行了。准备两个版本,在不同渠道里发版,然后看看数据。”...
我们会犯第一类错误--我的策略实际没有用,但实验结果显示有用。在95%的显著性水平下这类错误出现的概率是5%,即开100次AA实验观测某个指标,可能会有5次得到显著的结果。这是由于不可避免的抽样误差所导致的。- 假... 以为策略上线后提升值应与实验相同- 假设我现在开了一个实验来优化商品页面的用户购买率,其中采用了新策略B的实验组,购买率提升了为3%,且结论置信,这是不是代表我的策略B上线之后,该商品页面的购买率就一定能提...
防止数据泄露导致的评测误差。## 实验结果我们使用 AgentTuning 方法对 Llama-2-chat 系列模型进行了微调。微调过程中,我们将 20% 的 AgentInstruct 数据集和 80% 的通用数据进行混合训练,得到了 AgentLM-7B,A... 很容易犯各种初等错误,例如重复输出、拒绝回答、回答无关等等,而闭源模型则少了许多。同时,我们发现经过适当的 SFT 微调后,模型的低等错误有显著下降,这也从侧面体现模型“举一反三”、泛化到其余数据集上的能力...
防止数据泄露导致的评测误差。 **实验结果**我们使用 AgentTuning 方法对 Llama-2-chat 系列模型进行了微调。微调过程中,我们将 20% 的 AgentInstruct 数据集和 80% 的通用数据进行混合训练,得到了 AgentLM-... 很容易犯各种初等错误,例如重复输出、拒绝回答、回答无关等等,而闭源模型则少了许多。同时,我们发现经过适当的 SFT 微调后,模型的低等错误有显著下降,这也从侧面体现模型“举一反三”、泛化到其余数据集上的能...
其实本质上都属于创新和试错的过程,而 A/B实验能够检验我们的想法,帮助我们加速正向创新。3. 通过A/B实验,能够快速准确定位一些产品中的问题,特别有时会存在一起反直觉的错误,或者说一个非常隐性的问题,可以通过数据来揭示这些仅通过经验很难找到的问题。4. 通过 A/B实验&feature flag,它是能够降低我们产品发布的风险。我们可以在对不影响全部用户的情况下,选取线上一部分用户,先在一个小范围内去进行试错。对那如果他效果不好...
默认选中 全部 以展示模型在所有类别上的预测效果,包含一些数值和图表类型的指标。单击标签列表中的某个类别将展示模型在该类别上的预测效果,会额外展示部分错误预测的样本示例。 回归模型:因为不存在 “类别”,所... 平均绝对误差。该指标用于描述目标值与预测值之间的平均绝对差,值越接近 0 则模型质量越高。MAE 能较好衡量回归模型的好坏,对异常点有更好的鲁棒性。 使用场景:表格回归。 MSE含义:Mean Squared Error,均方误差。...
度量的核心产品——NOKOV(度量)光学三维动作捕捉系统,采用高性能红外摄像头捕捉反光标识点,采集并生成精准、实时的动作信息,可广泛应用于无人机室内定位追踪、多智能体协同控制、虚拟数字人、军事军工等领域。... 手动录入数据容易出现误差,例如输入错误的金额、银行账号等,可能需要进行多次审核和修改,增加了额外的工作量。* **审核效率低:**手动录入支付信息需要经过多重审核流程,包括计算金额,核对账户等,减缓整个支付流程...
所以每个假设检验都面临着 **随机抽样误差** ,因此在做出推论的过程中,一切都围绕 **概率** 展开。这意味着没有任何一个基于假设检验的演绎过程可以对结果100%确定。但所幸,统计理论可以告诉我们在每一步中犯错的机会。因此,事先知晓我们 **可能犯什么错** ,以及 **有多大机会犯错** 就成了设计和解读假设检验的关键所在。 实验者在假设检验的过程中可能会做出 **两类错误判断** - 不意外地 - 它们被命名为 **第一类错误**...
数据错误等问题,影响工作效率和质量。**为此,内容运营人员需要寻求一种方式来提高工作效率和质量,缩短处理时间。需要运用各种内容管理系统和自动化工具进行内容处理和发布,以及对信息的分析和反馈。或者利用文本挖掘、数据挖掘的技术手段开发优质的内容,提高精度和效率,同时控制缩短处理时间和减少出错率。总之要不断探索和创新,提高工作质量和效率,推动内容运营和营销的发展。如果要连接两个或多个不同系统的数据,往往...