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UO-FIE是一个参数高效的事实性推理系统，结合精确标签监督与分级效用，在FIE2026的微调赛道中以0.8316的宏效用获得第一名。
本文提出了Adaptive Margin Ordinal Loss (AMOL)来解决序数分类任务中的中心类对冲问题，性能优于现有方法。
介绍了一种有序分类的共形预测方法，该方法使用排序概率分数作为非一致性函数，生成以中位数为中心的连续预测集，并在预测集宽度与有序错误覆盖之间实现了有利平衡。