本研究提出了一种新算法，通过动态重加权训练样本，改善多模态奖励模型（MM-RMs）在处理分布外数据时的泛化能力，从而提升其对多模态理解的能力和下游任务性能。

本研究提出了一种利用大型语言模型生成合成分布外数据的方法，以解决分类系统中分布外数据难以收集的问题。实验结果表明，该方法显著降低了误报率，并在多个分类任务中超越了基线方法。

本研究提出统一不变学习（UIL）框架，以解决图神经网络在处理分布外数据时的泛化能力不足问题，显著提升了OOD泛化性能。

本研究提出了一种新方法REPEAT，旨在解决表示学习中不确定性建模不足的问题。该方法将每个像素视为伯努利随机变量，从而提高了像素的重要性和确定性估计，增强了对分布外数据的检测能力。

本研究提出RMD基线，利用检索增强技术提升运动生成的泛化能力，有效解决数据集多样性和规模的限制，尤其在处理分布外数据时表现突出。

本研究探讨了单阶段目标检测器在处理分布外数据时的鲁棒性，提出了一种新算法，利用预训练模型检测未知物体，无需重训练。实验结果表明，该方法在已知与未知物体的检测中表现优异，显著优于现有的OoD检测方法。

该论文提出了一种通过单次前向传递来训练确定性深度模型的方法，该模型可以找到并拒绝分布外的数据点。通过引入梯度惩罚，可以可靠地检测分布外的数据，并在大型数据集上缩放不确定性量化。在一些难以检测的数据集上，该方法比Deep Ensembles得出了更好的结果。

该论文提出了一种通过单次前向传递来训练确定性深度模型的方法，该模型可以找到并拒绝分布外的数据点。论文还提出了一种基于确定性不确定性量化（DUQ）的建议，并描述了一种新的损失函数和质心更新策略。通过引入梯度惩罚，可以可靠地检测分布外的数据，并且可以在大型数据集上缩放不确定性量化。作者在一些难以检测的数据集上使用单个模型得出了比 Deep Ensembles 更好的结果。