条件独立性检验中的嵌入偏差研究

2026年10月9日，arXiv Statistics Machine Learning 发布一手论文，研究以嵌入向量 ψ(Z) 替代文本或图像 Z 进行条件独立性检验时的偏差问题。论文指出，嵌入检验的有效性无法由数据确认，失效时原假设下的拒绝概率可趋于 1。研究给出偏差恒等式：偏差等于遗漏部分的绝对相关乘以两个偏 R² 的几何平均，并提出在声明容差下稳健的检验。在合成数据与文本嵌入上，该稳健检验近似保持水平；在语言模型生成的文本上，即使使用生成器自身状态，任何嵌入都会使嵌入检验产生偏差。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。