Optimal Recalibration of an Online Predictor
在线预测器的最优重新校准
机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 本文提出一种在线算法，实现在线预测器的最优重新校准，同时达到ε-校准和ε²-校准，改进了以往单独实现这些属性的工作。
高校专区
University of Texas at Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校）
Total Variation Distance Estimation in Autoregressive Models
自回归模型中的总变差距离估计
机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
AI总结 研究自回归模型中两个分布的总变差距离估计问题。在样本、对数概率、噪声对数概率三种访问模型下，分别给出不同查询次数的估计方法，并通过实验验证算法的稳健性和实用性，即便KL散度无穷时也能估计。
Comments 39 pages, 11 figures, code is available at https://github.com/XunZhiyang/llm-tv-estimation
