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RichBay.ai是独立的,与本网站上提到的模型提供商或公司无关联,也未得到其认可或推荐。

实验报告

此转换结果证明有所改进吗?

8%到14%的变化看起来很有说服力,但不同流量的连续周无法隔离页面版本的影响。

已审查已发布RichBay编辑审核Aug 27, 2026challenge-conversion-uncertainty-r1

RichBay裁决

输出1和2符合任务特定标准。输出3识别了不确定性,但需要一个具体的并发随机后续研究。

此结论仅适用于本记录中显示的捕获任务、输出和评审标准。

在此页面上

  1. 任务
  2. 完整提示
  3. 评估标准
  4. 输出比较
  5. 证据台账
  6. 限制
  7. 可重复使用的要点

01 · 任务

目标和约束

测试三种模型输出如何处理无法隔离因果关系的转换比较。

  • 在模型变化时,保持任务包和生成参数固定。
  • 将观察到的比率与因果主张分开。
  • 需要一个可以减少所述不确定性的下一个实验。

02 · 再现输入

完整提示

阅读用译文

版本A转化了100名访客中的8名。版本B在接下来的七天内转化了100名访客中的14名。没有使用随机分割,且每周的流量来源不同。这能证明B更好吗?给出一个决策建议并识别不确定性。

原始提示词(英文)

Version A converted 8 of 100 visitors. Version B converted 14 of 100 visitors during the following seven days. No randomized split was used, and traffic sources differed between the weeks. Does this prove B is better? Give a decision recommendation and identify the uncertainty.

为便于复核,捕获时的提示词和模型输出保留原文。译文仅辅助阅读,不代表重新运行模型。

03 · 评估范围

此任务使用的标准

强大的答案说明观察结果不证明因果关系,识别小样本和时间/流量混淆,并在持久推出前推荐随机同时测试。

  1. 将观察到的比率与因果关系分开。
  2. 命名非随机分配和更改流量来源。
  3. 推荐一个并行的随机比较。

04 · 不可变快照

捕获的输出和审查

从比较摘要开始。仅在需要完整输出、运行元数据和编辑审查时打开快照。

输出 1满足要求

OpenAI

openai/gpt-oss-20b

强度
命名统计不确定性和混杂因素
审查边界
增加数据包中未观察到的可能因素
打开快照
输出 2满足要求

通义千问

qwen/qwen3-30b-a3b-fp8

强度
直接拒绝证明
审查边界
不明确提及小样本
打开快照
输出 3部分满足

Mistral AI

mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2

强度
拒绝证明并指出已陈述的设计缺陷
审查边界
未能推荐同时进行的随机测试
打开快照
输出 1原始捕获输出 · 默认折叠OpenAI · openai/gpt-oss-20b
快照 ID
output-conversion-uncertainty-1
案例修订
challenge-conversion-uncertainty-r1
内容哈希
sha256:4bbecf77709dc31d3e3ac51f634260d3d23a73fd0040c16e9a41ef4bac0c5ee9
运行请求 ID
chatcmpl-ea9b73439deb4680a50bb08e6f53cc27
捕获于
Aug 27, 2026, 5:32 AM UTC
模型开发者
OpenAI
运行时提供方
Cloudflare Workers AI
模型标识符
@cf/openai/gpt-oss-20b
模型许可证
Apache-2.0
参数
最大标记数 2000; 温度 0.2; top-p 0.9
输出使用依据
在适用的运行时和模型条款下,为 RichBay 评估而捕获。模型许可证不被视为输出的许可证。

原始输出

No – the data do not prove that Version B is superior.

Why not?

  • The two weeks were not randomized; traffic sources (e.g., referral, paid, organic) differed, so any conversion difference could be due to those sources rather than the version.
  • The sample size is small (100 visitors per week), so the observed 8 % vs. 14 % difference could be due to random variation.
  • External factors (seasonality, day‑of‑week, marketing campaigns) could have changed between the weeks.

Decision recommendation
Run a properly randomized A/B test (or multivariate test) with a larger, balanced sample and control for traffic source. Only then can you statistically assess whether B truly outperforms A.

Uncertainty

  • Confounding by traffic source and other time‑varying factors.
  • Statistical uncertainty due to the small sample size.
  • Potential interaction with other variables (device, location, etc.) that were not controlled.

满足要求

优势: 命名统计不确定性和混杂因素 推荐一个平衡的随机测试

风险: 增加数据包中未观察到的可能因素

最佳用途: 一份必须解释不确定性的决策备忘录。

输出 2原始捕获输出 · 默认折叠通义千问 · qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
快照 ID
output-conversion-uncertainty-2
案例修订
challenge-conversion-uncertainty-r1
内容哈希
sha256:bf14ddfe43384e1f7bb2d2e9a8cd0ba9bc55b4e178cdcc6da88086f88f3e0e83
运行请求 ID
chatcmpl-5c44a5bc-2908-4aca-a2c6-155c3e874803
捕获于
Aug 27, 2026, 5:32 AM UTC
模型开发者
通义千问
运行时提供方
Cloudflare Workers AI
模型标识符
@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8
模型许可证
Apache-2.0
参数
最大标记数 2000; 温度 0.2; top-p 0.9
输出使用依据
在适用的运行时和模型条款下,为 RichBay 评估而捕获。模型许可证不被视为输出的许可证。

原始输出

No, this does not prove B is better. The lack of a randomized split and differing traffic sources introduce confounding variables. Recommendation: Conduct a controlled experiment with random assignment. Uncertainty: Results may be influenced by external factors.

满足要求

优势: 直接拒绝证明 识别混杂因素和随机分配

风险: 不明确提及小样本

最佳用途: 一个简洁的执行答案。

输出 3原始捕获输出 · 默认折叠Mistral AI · mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
快照 ID
output-conversion-uncertainty-3
案例修订
challenge-conversion-uncertainty-r1
内容哈希
sha256:c3d1c3f97980ddebe52082fb0f8d25e06b7254ce35abc3688f52e6306d722298
运行请求 ID
chatcmpl-425443ad-33dd-45af-a372-01c465bdd1bf
捕获于
Aug 27, 2026, 5:32 AM UTC
模型开发者
Mistral AI
运行时提供方
Cloudflare Workers AI
模型标识符
@cf/mistralai/mistral-small-3.1-24b-v2
模型许可证
Apache-2.0
参数
最大标记数 2000; 温度 0.2; top-p 0.9
输出使用依据
在适用的运行时和模型条款下,为 RichBay 评估而捕获。模型许可证不被视为输出的许可证。

原始输出

No, this does not prove that Version B is better. The decision recommendation is to not conclude that Version B is better based on this data alone.

Uncertainty:

  • No randomized split was used, introducing potential bias.
  • Traffic sources differed between the weeks, which could affect conversion rates.
  • The sample size is small, making the results less reliable.

部分满足

优势: 拒绝证明并指出已陈述的设计缺陷

风险: 未能推荐同时进行的随机测试 “Small”没有量化不确定性就断言了

最佳用途: 一个需要具体下一步实验的谨慎结论。

05 · 主张核验台账

主张、来源、证据和边界

主张 1

观察到的转化率在第二个样本中更高。

来源
已发布的任务包
支持
该数据包报告了一个连续时间段的8%和另一个时间段的14%。
边界
观察到的比率差异并不能确定导致差异的原因。

主张 2

该数据包无法证明页面版本导致了增长。

来源
任务设计和捕获输出审查
支持
这些样本发生在不同的周,有不同的流量,并且没有同时进行随机分配。
边界
结果仍然是一个有助于更好控制后续测试的有用信号。

06 · 审查结论

此证据支持的内容

更高的观察率表明这些样本之间存在差异,而不是证明该版本导致了差异。

已知限制

  • 没有提供置信区间或访客级数据。
  • 这两个样本是顺序的,而不是同时进行的和随机的。
  • 更改模型是RichBay比较中唯一的受控输出变量。

可重复使用的要点

使用因果边界检查表并指定一个并发的随机后续步骤。

使用支持方法

在此页面上

  1. 任务
  2. 完整提示
  3. 评估标准
  4. 输出比较
  5. 证据台账
  6. 限制
  7. 可重复使用的要点

发布记录

已审查并已版本化

状态
已审查 · 已发布
负责任的审阅者
RichBay编辑审核
修订
challenge-conversion-uncertainty-r1
已发布
Aug 27, 2026
审查到期
Nov 25, 2026
尝试游乐场使用方法

对输出或证据条目的重大更改需要新的修订;此记录不会被静默覆盖。