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Beyond Uncertainty Sets：基于最优传输将共形预测分布扩展至多变量场景
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AI 综述
该研究将共形预测（CP）从标量分数扩展至向量值分数，利用最优传输（OT）定义多变量分位数区域并恢复有限样本、分布自由的覆盖保证。通过固定多面体分区将 OT 分配转化为分段常数映射，以 O(n³) 时间复杂度刻画整个预测集。
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最新进展10月1日 12:00
2026-10-01 arXiv 发表新论文，提出基于最优传输的多变量共形预测方法。报道时间线
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10月1日
- arXiv · Statistics Machine LearningBeyond Uncertainty Sets：基于最优传输将共形预测分布扩展至多变量场景
summary_zh: 该研究将共形预测（CP）从标量分数扩展至向量值分数，利用最优传输（OT）定义多变量分位数区域并恢复有限样本、分布自由的覆盖保证。通过固定多面体分区将 OT 分配转化为分段常数映射，以 O(n³) 时间复杂度刻画整个预测集。
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