Интерактивные модели реальных систем — двусторонних рынков, аукционов, экспериментальных дизайнов. Каждый симулятор показывает, как ведёт себя система при изменении параметров: что у неё за динамика, где границы, что ломается при стрессе.
Кейсы с ловушками из фабрики: решение по контракту и таблице, разбор после reveal, сравнение с моделями.
Системы, где две стороны рынка влияют друг на друга. Здесь классический A/B-эксперимент часто ломается на network effects, а интуиция «больше водителей → больше заказов» работает только до определённой точки.
Живая 2D-симуляция платформы такси: водители, заказы, surge pricing, отмены. Как дисбаланс спроса и предложения превращается в потерю выручки и отказ пассажиров.
↗Покупатели, продавцы, ранжирование выдачи, доставка, доверие. Как меняется экономика маркетплейса при сдвиге одной из сторон.
↗Где деньги конвертируются в показы и обратно. Аукционные механики, давление рекламной нагрузки, насыщение каналов — всё то, что отличает «выручку платформы» от обычного e-commerce.
Механика рекламного аукциона: CPM, CTR, floor price, спрос и предложение слотов. Как формируется цена показа в second-price аукционе и где она сваливается в дисбаланс.
↗Живая симуляция: что происходит с выручкой и пользователем, когда рекламная нагрузка растёт. Граница, за которой давление перестаёт окупаться.
↗CTR-деградация при повторных показах, насыщение каналов привлечения, monetization cliff. Где находится экономический потолок и как он сдвигается.
↗Планирование экспериментов и оценка качества языковых моделей.
Power analysis + stochastic A/B двух моделей в чат-боте маркетплейса.
↗Mirror-judging против naive: как position bias смещает win rate и как его устранить.
↗Скрытая ошибка оценки LLM-классификатора: почему «85% на bench-test» может означать 75% в production при другом распределении категорий.
↗См. также: Калькуляторы · Глоссарий