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本文揭示了标准边际共形预测在不平衡虚拟筛选数据集中无法覆盖少数类，并展示了类条件（Mondrian）共形预测如何恢复每类覆盖。
介绍了 BoBa，一种基于强盗引导的代理优化框架，通过自适应地在动作空间的分区上分配计算，消除了全库推理，从而实现对超大型化学库的高效虚拟筛选。