#校准

arXiv 论文把"安全闸门能否过认证"变成动态规划问题，还能算校准数据怎么分，做部署的可翻翻。

做多标签分类调Jaccard的同学看看：精确校准要指数维度，但固定误差容忍度有多项式解法，MinHash思路挺巧。

如果你用朴素贝叶斯处理高基数分类数据，HEB-NB能自动调平滑参数，比固定Laplace更准，论文还给了理论保证和实测数据。

这篇论文用数学告诉你，LLM自报置信度不靠谱时，按置信度排序审计可能比随机还差，而且越省预算越危险，值得做AI治理的人看看。

DALorRA让LLM微调不再过度自信，用稀疏低秩适应提升校准，还不损失推理能力。

这篇论文实验发现，对评估器做概率校准能把偏好耦合降低20-49%，效果显著，推荐给做LLM评估管线的朋友。

一篇理论论文，解释了为什么对比嵌入模型的向量长度能反映语义，以后做检索任务可以白捡校准信号。

这篇论文教你怎么用级联模型做标注，既省成本又保精度，实测处理了1.5亿条数据。

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。

做模型可靠性或安全关键应用的团队，终于有了一个既高效又精准的不确定性量化工具——在 MC Dropout 基础上加 Dirichlet 分布，校准效果更好，值得在分类任务中试试。