用切片非退化与现任回退认证模型升级
原文标题：Certifying Model Upgrades with Slice-Wise Non-Regression and Incumbent Fallback
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论文研究在相对保留现任模型存在非退化容忍度下的检查点选择，区分“未检测到危害”与“认证非劣性”。提出可复现的发布流程，将候选搜索与独立配对评估分离，认证失败时返回原任模型，并给出有限样本保证。仿真显示无危害门在32切片设置下99.7%的试验会放行有害候选，而精确非劣性门仅2.6%，强调可审计协议及其局限。
- 问题
- 模型升级时聚合指标变好却损害关键切片，且噪声评估下易误放有害更新。
- 方法
- 将候选搜索与独立配对评估分离，用交集并集与Learn-then-Test给出有限样本非劣性认证，失败则回退现任模型。
- 结果
- 32切片仿真中无危害门放行有害候选99.7%，精确非劣性门仅2.6%
- 影响
- 为模型发布提供可审计的回退式认证流程，避免静默的切片退化。
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