本研究提出了一种新方法，通过相对排名近似目标的累积分布函数，解决机器学习中多个目标的比较与聚合问题。这一方法使得原本不可比较的目标转化为可比较的，帮助实践者有效导航帕累托前沿，尤其在大语言模型选择和自动机器学习基准测试中展现潜力。

本文研究了二元决策聚合问题，设计了稳健聚合器以预测真实状态并最小化预期损失。证明在特定条件下，截断均值是最优选择，且最优聚合器为分段线性函数。结果表明，遗憾值与专家总数无关，仅与对抗性专家的比例相关。

本文介绍了一种改进的共形预测算法，通过投票结合多个算法的预测，解决模型选择和聚合问题。研究提出了新的自适应算法和聚类置信预测方法，提升了分类任务中的置信度验证和预测效率，尤其在处理复杂数据分布时表现优异。

本文研究了二元决策聚合问题，分析了专家信号的二阶信息对聚合效果的影响。研究发现，二阶信息在一般情况下未能提升聚合器性能，但在专家信号相互独立时，利用二阶信息的聚合器表现优于传统方法。此外，提出了一种高效的算法框架，能够在有限信息结构下实现几乎最优的聚合。