刚刷到arXiv:2605.07002v1，这篇关于AI系统自适应审计的论文直击痛点：标注成本高、样本少（10-50个案例），所以大家用自适应采样动态调整。但作者一针见血指出，这种灵活性违反了经典统计假设——样本量和停止规则都依赖数据本身，导致p值膨胀和假阳性失控。

从个人经验看，去年我在做LLM安全审计时用过类似策略：先跑20个测试，根据错误率决定是否追加。结果发现，不同停止规则下结论差异极大，甚至能“调”出显著差异。这论文提出的“随时有效”统计保障（如e-value或always-valid p值）正是解药——它允许在任意停止点做有效推断，无需预设样本量。

问题来了：1）这种保障在实际低样本场景（比如10个）下，统计效力是否足够？2）它与贝叶斯自适应方法（如后验概率阈值）相比，哪个更实用？

行业视野上，适应性审计正在从学术走向工业（如OpenAI的red-teaming），但统计严谨性常被牺牲。这篇论文可能倒逼工具链革新——比如集成自适应停止规则的开源审计库。大家觉得，我们是否该在开源框架里优先实现这类保障？