#AUC

做医疗预测模型公平性评估的可以看看，作者逐个分析了八种 AUC 公平性指标，哪些能用、哪些有坑都讲清楚了，还给了 EuroSCORE II 的模拟例子。

做结构化输出的人该看看：选项叫 0/1 还是 no/yes 能让 AUC 从 .94 掉到 .23，类型校验根本拦不住这种错。

表格模型遇到数据偏移不用微调，SkillTFM靠技能库自动适配，AUC最多涨0.14，一篇很实用的论文。

这篇论文告诉你，评价AI研究系统不能只看结果，还要看它多快找到好方案。他们发明了一种叫流体搜索的方法，自动分配搜索预算，效果接近开挂版先知。