LLM智能体轨迹早期结果预测的校准迁移审计
原文标题：Testing-Driven Reliability Audit of Trajectory-Based Early Outcome Prediction for LLM Agents: Target-Specific Calibration Transfer Persists Within a Single Benchmark
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论文对基于轨迹的LLM智能体早期结果预测进行可靠性审计，检验预测器跨智能体迁移时校准是否失效。结果显示校准迁移误差并非普遍存在，而是集中在gpt-5-mini/SUCCESS与claude-opus-4.6/FAILURE两个特定组合上。跨基准（TerminalBench）未能复现该现象，说明误差未必是模型固有属性。
- 问题
- 轨迹式LLM智能体早期结果预测器跨智能体迁移时校准是否普遍失效。
- 方法
- 用SWE-bench Verified轨迹做留一智能体校准审计，并加对照、先验校正与稳健性检验。
- 结果
- 校准迁移误差集中在gpt-5-mini/SUCCESS与claude-opus-4.6/FAILURE两组（中位校正差0.1377、0.1107），TerminalBench未复现
- 影响
- 说明早期终止预测的校准风险是局部而非普遍，部署前只需针对特定组合做校验，可省下大量评测成本。
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