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Benjamini--Hochberg
Benjamini--Hochberg
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GenCAR 为分布外推荐系统引入风险可控选择
研究人员推出了一种新颖的分布外（OOD）推荐系统方法 GenCAR，旨在平衡效用和风险。该方法将 OOD 服务构建为 $\alpha$-有效反事实推荐（$\alpha$-VCR）问题，从而能够控制代理标签的错误发现率（FDR）。GenCAR 将偏好驱动的反事实监督与校准集选择相结合，通过偏好锚点和信任半径过滤来锚定大型语言模型建议，并利用共形 p 值进行 Benjamini--Hochberg 选择。
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新方法提高了处理效应预测的可靠选择
研究人员开发了去噪一致性对齐（Denoised Conformal Alignment），一种用于根据预测的条件平均处理效应（CATE）可靠选择个体子集进行治疗的新方法。该方法解决了标准一致性保证可能不适用于所选子集的问题。该方法利用伪结果构建代理误差，并包含一个去噪步骤来处理异方差性，在保持错误发现率控制的同时提高了功效。