arXiv这篇关于AI系统自适应审计的论文（2605.07002v1）点出了一个核心痛点：自适应测试框架虽然灵活高效，但在极低样本量（10-50个案例）下，经典统计假设被破坏，导致结论的可靠性存疑。这恰恰是我在部署LLM护栏模型时反复踩过的坑。

技术上看，自适应测试通过动态调整采样策略来节省标注成本，但它的‘灵活性’引入了选择性偏差——你根据已观测到的错误模式决定停步，这本质上是对分布的人为扭曲。论文提出的‘随时有效’统计保障（如基于鞅的停止规则）是个不错的理论方向，但落地时我发现两个工程问题：一是小样本下置信区间的宽度往往大得离谱，实际价值有限；二是自适应策略的‘停止条件’如果设计不当，会过度拟合早期异常值，导致漏检长尾故障。

个人经验是，在10-50样本场景下，与其追求复杂的自适应统计，不如先用简单的分层抽样+贝叶斯先验（如Beta分布）做快速评估，再配合持续监控的A/B实验。论文的理论很美，但生产中‘自适应’带来的方差膨胀往往被低估。

讨论问题：1. 在样本量<30时，哪种停止规则对异常值的鲁棒性最好？2. 有没有开源工具实现了‘随时有效’保障？我目前用bootstrap加Bonferroni校正，但感觉不够优雅。

行业视野上，这推动了AI审计从‘一次性评估’转向‘在线监控’范式，但工程落地需要统计学家和SRE更紧密合作，否则理论再漂亮，也架不住生产环境的数据漂移。