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一个用于估计数据依赖事件概率的统一框架，涵盖缺失质量、自适应数据分析和测试误差估计，并提出新的混合式 Good–Turing 风格估计量，以及基于 VC 维和互信息的界。
本文提出CORD，一种用于事后校准的后拟合适配器，它修复概率向量以保持原始top-1预测，同时维持校准质量，在CIFAR和ImageNet等数据集上实现零TPCR并改进指标。
本文介绍了GA-AMLS（一种适应语言模型激活空间的罕见事件蒙特卡洛方法）和SPB损失（一种用于非对称惩罚的正确评分规则），展示了改进的罕见有害输出估计效果。