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共形预测
谱共形风险控制：基于贝叶斯求积的分布无关尾部保证
Spectral Conformal Risk Control: Distribution-Free Tail Guarantees via Bayesian Quadrature
为视觉模型提供分布无关的尾部风险（CVaR 式）控制手段：只需黑盒访问已训练模型，即可在分割、多标签与零样本分类等任务上构造具有有限样本保证的预测集，适合医疗影像、自动驾驶等对罕见高代价错误敏感的场景。
感知证明：具备组合共形保证的可认证工具使用多模态推理
Proof-of-Perception: Certified Tool-Using Multimodal Reasoning with Compositional Conformal Guarantees
把每个感知/逻辑节点包成共形预测集，为多模态推理链提供逐步校准的不确定性，可用来决定何时追加工具调用、何时提前停止，从而抑制视觉问答中的误差累积与幻觉。
基于概率评估与校准提升外观式视线跟踪中不确定性估计的准确性
Enhancing Accuracy of Uncertainty Estimation in Appearance-based Gaze Tracking with Probabilistic Evaluation and Calibration
把不确定性估计当作输出级条件分布匹配问题，用少量校准样本做事后校准，可直接迁移到视线跟踪、头部姿态、关键点回归等回归式视觉任务在域偏移下的置信度修正。
通过共形采样实现带泛化证书的条件事实性受控大语言模型
Conditional Factuality Controlled LLMs with Generalization Certificates via Conformal Sampling
为 VLM 输出提供带条件覆盖保证的集合值预测：用特征条件化的分位数回归学习连续接受阈值，在推理时以不动点规则给出预测集合，可直接用于 Flickr8k 这类图文任务上按难度分组控制幻觉与集合大小。