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。
- 将观察到的比率与因果关系分开。
- 命名非随机分配和更改流量来源。
- 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。
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
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
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
输出 1原始捕获输出 · 默认折叠OpenAI · openai/gpt-oss-20b
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
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
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