arXiv 机器学习· Ayush Mittal, Dhruv Gupta·· 7 小时前AI 评分34
针对何种策略校准？干预下固定世界模型的共形不确定性
Calibrated for Which Policy? Conformal Uncertainty for Fixed World Models Under Intervention
AI 导读
加权共形校准方法可解决策略干预导致固定世界模型不确定性失效的问题，在保持模型固定的前提下将边际覆盖准确迁移至目标策略分布。在 DINO 特征世界模型与物理 Franka 机械臂轨迹实验中，强偏移下常规 90% 共形集合覆盖率降至 55.0%，而该方法校准后达 90.9%，且理论推导已在 Lean 4 中完成机器形式化验证。
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