本研究提出了一种基于极值理论的新统计框架，旨在量化极端错误并评估高风险领域中的灾难性失败概率。这一方法推动了机器学习模型的可靠性评估，促进了更安全的AI技术部署。

本研究提出了一种改进的统计框架，解决了成对比较分析中的平局和协方差问题，优化了参数唯一性。评估结果表明，该框架在模型拟合和数据分析方面优于现有方法，并发布了开源Python包以支持实用性和可重现性。

该研究提出了一种新的统计框架来定义和构建适用于同质人群的最佳代理度量标准，能够长期跟踪并在噪声较高的情况下进行优化问题的解决。在工业推荐系统的实验中，该方法表现优异。