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这项实证研究发现，通过校准可以显著提升交通速度预测的联合上界覆盖率，但在基于北京和成都路速数据的冻结离线代理任务中，覆盖率的提升并未转化为更好的路径选择效用。
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。