本研究提出了一种元算法，利用卡方拟合优度检验应对神经网络推理中的概念漂移问题。实验结果表明，该方法能够有效检测准确率下降，从而提高模型在多变条件下的可靠性和安全性。

本文提出了一种基于样本拆分的元算法，结合正交随机森林和非参数校准方法，以提高回归模型的估计精度和校准性能。实证分析表明，该算法在处理复杂干扰参数时有效，并能在高维变量集下控制超额风险。

本文研究了奖励自由强化学习和受限制的强化学习之间的联系，并提出了一种简单的元算法来解决受限制的强化学习问题。该算法利用现有的奖励自由RL解算器，并在线性函数近似下扩展到标记二人马尔可夫博弈的设置中。研究结果表明了新的受限制的RL方法的有效性。