Tian Bai与Ying Jin提出OptCS共形选择框架

Tian Bai 与 Ying Jin 提出 Optimized Conformal Selection（OptCS）框架，允许在数据驱动地选择或训练 conformity score 之后仍进行有效的多重检验，并在大量数据复用下保持有限样本 FDR 控制。论文发布于 arXiv cs.AI。 该框架给出三种具体流程：从多个候选分数中选优、不切分样本用全部标注数据训练分数、以及全样本训练与模型选择相结合。作者通过模拟实验以及药物发现与大语言模型的真实应用验证了方法效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。