arXiv 论文：少样本 LoRA 个性化损害 OOS 拒绝校准
原文标题：Does Personalization Break Trust? Open-Set Rejection Calibration Under Few-Shot On-Device Intent Adaptation
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论文发现朴素少样本 LoRA 个性化会在五个公开意图分类基准上全面降低域外拒绝 AUROC，而域内准确率保持不变。部分下降源于标准置信度评分器在适配下的失准，但仍有真实效应，可追溯到已知意图区域嵌入边界的收缩。用马氏距离替代 softmax 置信度可在无额外训练下恢复大部分质量。
- 问题
- 少样本LoRA个性化只验证新命令学习，忽视域外拒绝能力是否退化。
- 方法
- 在五个意图分类基准上测OOS拒绝AUROC，做评分器不变检验，并用马氏距离替代softmax置信度。
- 结果
- OOS拒绝AUROC平均下降0.055-0.258；嵌入边界收缩与下降相关（Spearman 0.61）；马氏距离在5个数据集中的3个上无额外训练恢复大部分质量。
- 影响
- 端侧个性化上线前必须回归测试OOS拒绝，换评分函数是低成本补救。
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