Karl Li论文被NeurIPS 2026接收
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Karl Li论文被NeurIPS 2026接收
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AI 综述
Karl Li主导的新研究提出“Announced Breaks”机制，核心贡献是将Conformal Reliability与Frequency Calibration分离。该方法在重置规则下实现了独立分数的minimax最优率。 研究显示，在50次预测及电力市场等具体场景中，该方法的per-time gap低于五种现有自适应方法。这一成果已被第40届NeurIPS（2026）正式录用，论文篇幅达53页，涵盖机器学习与计量经济学领域。
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10月20日
- arXiv · MLAnnounced Breaks 将 Conformal Reliability 与 Frequency Calibration 分离
新研究提出 Announced Breaks 机制，将 Conformal Reliability 与 Frequency Calibration 分离，并在重置规则下实现独立分数 minimax 最优率。 在 50 次预测及电力市场等场景中，该方法的 per-time gap 低于五种自适应方法；NeurIPS 2026 已录用此工作。
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