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保形预测
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基于无标签非一致性得分的半监督保形预测
Semi-Supervised Conformal Prediction With Unlabeled Nonconformity Score
为视觉模型提供一种在标注数据稀缺时仍能保证覆盖率的校准方法，可直接用于分类、分割等任务的不确定性量化，提升预测集在不同运行间的稳定性。
基于保形预测自校准的低质量数据多模态学习
Multimodal Learning on Low-Quality Data with Conformal Predictive Self-Calibration
把保形预测当作在线可靠性打分器，用它对单模态特征做选择性融合、对反向传播梯度按样本可靠性重加权，可直接迁移到视觉多模态（RGB-深度、图像-文本）训练中应对模态失衡与标签噪声。
LATA：面向医学视觉语言模型保形不确定性的拉普拉斯辅助传导式自适应
LATA: Laplacian-Assisted Transductive Adaptation for Conformal Uncertainty in Medical VLMs
把保形预测的预测集效率与类别条件覆盖率差距作为可靠性指标，用图像 kNN 图上的 CCCP 均值场传导式平滑在无标签、无训练条件下收紧零样本 VLM 的预测集，可直接迁移到任何需要带覆盖保证的不确定性输出的视觉识别流程。