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78% 的用户想要，实际却很少使用：Bumble 的 AI 功能实验教训

📌 One-Sentence Summary Bumble 产品经理 Supriya Subudhi 说明，AI 功能的 A/B 测试胜出后，还要检查实际采用、长尾错误、推理成本、模型依赖和各地上线限制。 📝 Summary Supriya Subudhi 以 Bumble 的 AI 资料照片反馈功能为例，解释传统 A/B 测试用于生成式 AI 产品时的五个盲点。约 78% 的受访者表示想要反馈，

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78% Wanted This AI Feature. Almost Nobody Used It - Supriya Subudhi， Bumble

Bumble’s Supriya Subudhi explains why positive AI A/B tests still require checks on adoption, harmful outputs, inference costs, model dependence and country-specific launch constraints.