本研究提出了一种增量不确定性意识性能监控（IUPM）方法，旨在解决机器学习模型在渐进分布漂移下的监控问题。实验结果表明，IUPM在多种场景中优于现有方法，能够更有效地指导标注获取。

本研究提出了一种新方法，通过基于得分的图生成策略来缓解训练和测试数据集间的分布漂移问题。该方法有效合成未知环境特征，提升图学习模型的分布外泛化能力，实验结果表明其有效性显著。

本文综述测试时间增强与自适应（TTA）研究，涵盖改进TTA提升语言模型准确性、TTA-AD将检测算法运行时间降低60%~90%、TTA理论获得保证、OWTTT方法达到最优，以及PCL、ROID等方法在分布漂移下提升性能；元学习TTA损失、QA模型TTA和OOD校准也取得进展。

本文综述机器学习中的分布漂移与时间漂移问题，涵盖T-SaS贝叶斯框架、测试时训练、加权经验风险最小化、元学习梯度生成器、ROID在线自适应等方法，并构建含五个数据集的基准，用13种方法评估。研究发现现有方法仍无法缩小分布内与分布外数据的性能差距。

该文综述了符合性预测在机器学习不确定性量化中的研究进展，包括无需分布假设生成置信区间、辅助人机协作决策、提升自主决策安全性及应对数据分布漂移，并介绍了其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用与理论边界。

综述符合预测研究进展，涵盖加权分位数抵御分布漂移、非交换符号风险控制框架应对变化点与时间序列、生成式语言模型公差预测、机器翻译不确定性评估与条件合规预测、联邦学习个性化预测集、top-p采样校准及局部一致性预测，兼顾覆盖率与鲁棒性。

该文综述符合预测的扩展研究，涵盖：符合风险控制过程，可控制任意单调损失函数的期望值；面向不可交换数据的符号风险控制框架，适用于变化点、时间序列和分布漂移；PTS-CRC后期校准方法以生成可靠误差范围；交叉一致性预测的有效性与效率；医学AI中按指定错误率优化预测集大小；将概率鲁棒性调和引入不确定性量化；预测集平均大小的理论上界推导；计算高效的一类回归分布预测方法；结合算法稳定性给出无需数据分割的置信区间；以及深度学习目标检测中符合预测方法的评估。

该文综述基于模型的离线强化学习进展：MOPO以高风险惩罚应对分布漂移；MOReL采用模块化设计，性能达到或超过基准；MOOSE利用动力学模型评估策略，优于BRAC、BEAR、BCQ；对抗学习提升转移模型的泛化能力与不确定性量化；ROMI借助反向动力学生成无风险想象；MerPO平衡探索与利用；另有研究权衡模型与数据偏差，通过短模型滚动提升样本效率；元策略集合适应动态环境；鲁棒Q-learning、SARSA、TD算法；以及刻画模型误差与分布不匹配下的策略性能下限。

该文综述领域泛化研究，核心是通过学习域不变表示应对分布漂移。主要方法包括：概率框架下的隐变量生成器识别协变量漂移与概念漂移；潜在域混合聚类结合对抗学习，无需域标签；多任务两阶段表示学习并解耦潜在空间；对抗生成网络学习域间变换不变性；基于类条件分布的域不变特征；基于模型的同变性建模与约束统计学习；自动编码器提取稳定潜在因素；信息论分析揭示不变表示存在基本权衡；以及学会学习优化辅助损失。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，提高了网络在所有类中的表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，保证了网络在所有类中的良好表现。通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。

本文提出了一个统一的主动学习框架，考虑了检测器的不确定性和鲁棒性，通过自动标注抑制潜在的分布漂移，提高了模型性能。实验结果显示，该方法在PASCAL VOC07+12和MS-COCO上优于主动学习方法，mAP提高了7.7%，标注成本降低了82%。