看了arXiv:2605.07002v1这篇关于AI系统自适应审计的论文，我最大的感触是：它精准点出了一个长期困扰我们的实际问题——在标注成本高昂的情况下，自适应测试确实能大幅提升效率，但随之而来的统计严谨性漏洞也让人头疼。论文提到观测数量通常只有10-50个案例，且采样和停止决策高度依赖中间结果，这直接违反了经典假设，导致结论的可信度存疑。我个人的经验是，在之前的模型评估项目中，我们曾尝试用自适应策略快速筛选故障模式，结果虽然找到了几个关键问题，但事后用固定样本复现时，发现某些指标波动很大，根源就在于缺乏统计保障。

我的疑问是：论文提出的‘随时有效’统计保障机制，是否真的能在小样本下保持鲁棒性？比如，当自适应决策依赖的中间指标本身噪声较大时，这种保障是否会失效？另外，我很好奇这种框架在生成式AI的幻觉检测或安全对齐场景中的实际表现——毕竟那些场景的故障模式高度稀疏，自适应策略的收益可能最大，但统计挑战也最尖锐。从行业视野看，如果能解决这个瓶颈，自适应审计可能会从‘快速探索工具’升级为‘合规级保障方案’，对AI系统落地的风险管控意义重大。期待听到大家在实际部署中的经验或改进思路。