主要观点：

• A/B 测试能将产品决策的不确定性转化为可衡量的因果学习，随机分组可准确归因差异，带来诸多益处如提升信心、加速迭代等。
• 同时，传统逐次实验会限制学习速度，重叠实验可解决此问题，需解决冲突以保证因果有效性。
• 提供了实用蓝图及五种解决冲突的方法，包括域和命名空间分区、互斥组、分层分配与优先级规则、条件资格和触发、分数阶乘设计等，并给出了相应架构视图和代码示例。

关键信息：

• A/B 测试通过随机分组创造相同组，归因差异，提升决策质量。
• 重叠实验可提升学习速度，但会产生冲突，需解决。
• 五种解决冲突方法的特点及适用情况，如命名空间分区简单但不解决域内冲突等。
• 给出了包含命名空间选择等步骤的架构视图及代码示例，用于实现冲突感知的分配。

重要细节：

• 冲突包括参数碰撞、共享表面约束等多种情况，需系统处理。
• 各解决冲突方法的具体实现细节，如分层分配的优先级规则及注意事项等。
• 代码示例中各函数的功能及使用方式，如用于实现不同实验分配和冲突解决的函数等。
• 提到的相关参考资料，如 Google 等公司的相关研究论文等。