论文提出策略偏移下的加权共形校准，修复世界模型不确定性
原文标题：Calibrated for Which Policy? Conformal Uncertainty for Fixed World Models Under Intervention
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arXiv 论文研究部署策略变化导致世界模型不确定性失效的问题，提出基于测度变化的加权共形校准方法，将覆盖率迁移到目标分布。实验显示强状态-动作偏移下普通 90% 共形集覆盖率仅 55.0%，学习比率校准达 90.9%。
- 问题
- 部署策略变化会让世界模型的不确定性失效，即使预测器与物理机制不变。
- 方法
- 用测度变化比率加权共形校准，把覆盖率迁移到目标分布，比率由状态占用与动作倾向分解，并用域分类器遗憾界控制误差。
- 结果
- 强状态-动作偏移下普通 90% 共形集覆盖率仅 55.0%，oracle 与学习比率校准分别达 91.0% 和 90.9%。
- 影响
- 策略更新后无需重训即可修复世界模型置信度，对基于模型的机器人控制与离线评估直接有用。
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