3.2.3.2 A/B测试与多臂老虎机策略：动态策略选择

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3.2.3.2 A/B测试与多臂老虎机策略：动态策略选择 3.2.3.2 A/B测试与多臂老虎机策略：动态策略选择——从“冷启动”到“热收敛”的工程实践在推荐系统、广告投放、个性化推送等高维在线决策场景中，A/B测试和多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）策略是工程师们最常使用的两类实验与优化范式。前者稳健但静态，后者灵活却敏感。当我们将两者结合，试图构建一个能根据实时反馈动态调整策略权重的系统时，一个看似微小却足以颠覆整个线上效果的细节便浮出水面：如何在冷启动阶段避免因初始探索不足而导致的次优策略锁定（suboptimal policy lock-in）？这个问题听起来抽象，但在实际业务中，它可能直接导致数百万用户被长期暴露在低效甚至错误的策略下。