joint-coverage

PASC提出了一种用于多阶段NLP和LLM流水线的共形预测方法，该方法提供跨所有阶段的有限样本、无分布假设的联合覆盖保证，相比Bonferroni和独立CP等基线方法，实现了更高的经验覆盖率和效率。