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Benjamini--Yekutieli
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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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新的ARM方法精确归因时间序列数据中的变化点
研究人员开发了一种名为ARM（Attribution by Rank Maxima）的新方法，用于在多元时间序列数据中检测到变化点后，识别哪些特定变量发生了变化。该方法提供有限样本误差控制，确保在不同变化点检测方法中的准确性，并即使在变量之间存在复杂依赖关系时也能控制族系错误率和错误发现率。在模拟和2008年金融危机金融数据分析中，ARM成功地将变化归因于相关的资产类别，同时排除了不相关的类别。