该框架要解决的核心问题是什么？
在线A/B实验是用户参与度决策标准，但流量和读出时间限制可测试的对话式AI改动数量；论文检验离线代理信号能否与实验结果一致，以便在稀缺实验流量分配前排序候选方案。
From Offline Proxies to Online Decisions: A Layered Engagement Evaluation Framework for Conversational AI
（翻译）从离线代理到在线决策：对话式AI的分层参与度评估框架
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.25408: From Offline Proxies to Online Decisions: A Layered Engagement Evaluation Framework for Conversational AI
AI 摘要
arXiv论文提出面向对话式AI的分层参与度评估框架，将离线代理视为行为标签到产品结果、分类器到候选助手行为、离线信号到实验效应三层对齐，并用区间感知决策一致性和实验内排序进行审计。基于已部署多轮助手的27个实验、489组离线-在线对比，其中8个实验的113组冻结后对比达到81.1% F1，而原始分类器分数为34.3%，且复合方法无方向错误判断。
AI 问答
作者如何审计离线代理？
将离线代理拆成三层对齐，并用区间感知决策一致性和实验内排序评估，比较离线与在线置信区间而非仅点估计。
主要实验结果如何？
在已部署多轮助手上，27个实验产生489组配对对比；冻结映射后的8个实验113组对比中，复合方法F1为81.1%，原始分类器分数为34.3%，且复合方法没有方向错误判断，而原始分数有31次。
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