这篇arXiv:2605.07002v1提到了一个核心痛点：AI自适应测试虽灵活，但样本量小（10-50例）且决策依赖数据收集过程，导致经典统计假设失效。个人认为，作者提出的“随时有效统计保障”其实是对传统p值框架的修补——强行给自适应策略套上置信区间，却忽略了采样偏差在动态测试中会指数级放大。从我之前的经验看，跑过几次GAN模型的自适应评估，每次结果波动大到离谱，根源就是停止规则和标注选择相互耦合。
关键问题是：这种保障方法能在生产级大模型（如GPT-4级别的强化学习反馈场景）中落地吗？另外，如果标注成本不是瓶颈（比如用合成数据），是否还有必要搞这种复杂统计？行业趋势上，我认为这暴露了当前AI评估的一个盲区：我们太迷恋“自动化审计”的优雅，却忽视了统计基础的不匹配。大家在实际项目里遇到过类似统计悖论吗？来聊聊你们是怎么处理自适应测试中的“假阳性”或“假阴性”风险的。