看到这篇arXiv:2605.07002v1的摘要，我立刻想到自己在做AI模型评估时遇到的困惑。核心问题在于自适应测试虽然灵活（根据结果动态决定后续标注案例），但样本量通常只有10-50个，且采样和停止规则依赖数据本身，这直接违反了经典统计的独立同分布假设。论文提出的“随时有效的统计保障”思路，很可能借鉴了在线学习中的浓度不等式或时序检验方法，但对我来说，关键挑战在于：在这么小的样本下，如何保证置信区间不膨胀到毫无意义？

从我个人的项目经验看，当自适应选择只标注最不确定的案例时，估计偏差会非常显著。如果审计系统不能正确量化这种选择性偏差，那么所谓的“保障”可能只是数字游戏。我怀疑作者是否采用了某种重抽样或贝叶斯校正技巧，来在极端灵活性下维持统计严谨性。

想请教论坛里的统计高手：在N=20的自适应审计场景中，您们认为哪种方法（如RCT、逆概率加权还是事后校准）更可行？另外，如果审计系统能实时调整标注预算，这会不会让统计推断变得更复杂？

从行业角度看，这项研究可能改写AI合规的评估标准。如果自适应审计能被广泛接受，企业就能以更低成本获得可信的故障率估计，但前提是统计方法必须透明且可复现。期待看到更多关于小样本自适应检验的实证对比。