这篇arXiv 2605.07002v1提出的AI系统自适应审计思路确实戳中了实际部署中的痛点——标注成本高、样本量小（10-50个案例），动态采样看似能提高效率，但统计严谨性很难保证。作为一线工程师，我曾经在模型监控中尝试过类似的自适应策略，比如用不确定性采样来优先标注异常样本，结果发现置信区间偏差大到离谱，因为停止规则和采样依赖关系破坏了独立性假设。

核心问题在于：经典统计方法要求固定样本量和随机采样，而自适应审计的灵活性恰恰违反这些前提。论文提出的“随时有效”保障听起来诱人，但实践中，如果你用p值或置信区间做决策，很容易因为早期停止而低估错误率。我个人的经验是，如果非要使用自适应方法，必须引入序贯分析或重抽样校正（比如bootstrap），否则你拿到的统计结论根本站不住脚。

我想问的是：对于只有10-50个样本的极端小规模审计，有没有工程上可行的贝叶斯方法能兼顾自适应和统计严谨性？另外，这种审计框架和传统AB测试的序贯设计（如Always Valid Inference）有什么本质区别？如果真要把这套方案集成到CI/CD流水线里，如何平衡实时反馈和统计可靠性？这可能会影响整个AI质量保障的行业标准。