#conformal prediction

气象站、空气监测这类传感器网络常增减站点，普通图神经网络直接失效。这篇 arXiv 论文的做法能让模型在没见过的站点也输出预测加置信区间，做时空数据的朋友可以看看。

LLM 帮你找公式时，多个候选方程吵起来反而是信号——这篇论文教你用分歧位置决定哪里该不信任预测。

一篇自动驾驶方向的论文，把 X-TRACK 的不确定性从运动空间一路传播到轨迹空间，还用 conformal prediction 做校准，highD 数据集上精度也涨了。

一篇改进 Decision Transformer 的新论文：发现长序列跑崩时预测误差会飙升，先筛掉不可信上下文再选动作，D4RL 上验证有效，做离线强化学习的可以看看。

想让随机森林的解释更稳？这篇论文让单棵 ART 树在 21 个数据集上同时给出预测值、区间和概率。