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本文提出了一种基于保形预测的多智能体系统错误归因框架，为识别智能体轨迹中的决定性错误提供统计保证。该方法通过在连续预测集中隔离错误，实现了自动恢复与调试。
本文提出了在线局部化共形预测（OLCP），旨在解决在线学习和时间序列设置中的协变量异质性问题。文章引入了用于带宽选择的 OLCP-Hedge 算法，并证明与现有基线相比，该方法在获得更窄预测集的同时，仍能保持有效的长期覆盖率。
本论文提出了一个利用内部表示而非输出层统计的LLM共形预测框架，引入层级信息（LI）评分作为非一致性度量，在分布偏移下改进有效性-效率权衡。该方法在QA基准上相比文本级基线展现出更强的对校准-部署不匹配的鲁棒性。