LEX 框架：为 ML 资源管理提供输入级运行时置信度估计
原文标题：XAI-Driven Confidence Estimation for OOD-Resilient Runtime Prediction
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论文提出 Lightweight Runtime EXplainability（LEX），首个面向 ML 资源管理的事后 XAI 框架，用高斯混合模型对训练输入嵌入聚类并绑定每簇误差界，无需重训即可给出细粒度置信度。在 Intel Alder Lake 的 LSTM IPS 预测模型上，34 个基准应用实现约 94% 未见负载包含率，置信区间比全局基线紧约 17%。
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