#分布偏移

皮肤癌AI模型遇到陌生数据容易乱给结论，这篇研究用多准则不确定性估计来识别偏移，还顺带提升恶性判断，做医疗影像的可以看看。

npj Digital Medicine@Reid F. Thompson原文

想知道表格模型换了数据还灵不灵？这篇论文测了9个主流模型，结果全都不乐观，性能差距最小也有0.003。

这篇论文把GNN在数据分布变了之后到底准不准、慌不慌讲透了，还给出了一个不用标签的校准方法STAC，做图模型部署的值得一看。

不想重训练模型？PeTeR这个后训练方法不用数据就能给概率电路加固，效果和从头做鲁棒训练差不多。

这篇论文把MoE的校准问题研究透了，告诉你硬路由和软路由有什么区别，还给了一个对抗性重加权的解法。

这篇论文把RL里训练和测试环境不一致的问题，用因果原因做了系统分类，还统一了OOD泛化和非平稳性的视角，搞清楚偏移根源才能更好做鲁棒性分析。

该工作首次将时序预测TTA严格建模为微分方程问题，提供了理论清晰的优化视角，并在稀疏噪声数据下表现显著优于现有方法，对实际部署中的低质量观测场景具有重要参考价值。