כתבה
arXiv cs.AI ·
התאמת הגמול בניסויי אונליין
Incentive Alignment in Online Experimentation
במאמר זה, המחברים מציעים שני מנגנונים כדי להפחית את הטיה בבדיקת תוצאות של תכונות חדשות במערכות אונליין. הם מציעים להשתמש בפיצול דגימה ובהצטמצמות, כדי להפחית את הטיה זו.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.05922v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Evaluating the causal effect of new features is a central goal for online platforms. While recent literature addresses limited testing traffic via centralized portfolio optimization, this perspective abstracts away a critical institutional reality: experimentation is operationally decentralized. The experimenters who develop new features also dictate which hypotheses to test, and they are typically rewarded based on empirical average treatment effects that are prone to upward bias. Left unchecked, this principal-agent conflict can severely erode platform value, a structural failure that conventional centralized levers, such as significance thresholds and traffic budgets, cannot resolve. By reframing experimentation as an incentive d
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית