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MARGIN提出了一种运行时置信度校准方法，无需重训练或预留校准集即可从观测结果中学习模型特定的置信度修正，用于异构基础模型的多智能体协调决策，在代码生成和问答任务上相比未校准的置信度加权提升了答案选择准确率。