Unifying Conformal Language Tasks with In-Context Ensembles

• 类型：arxiv
• 标识：2609.03005
• 链接：https://arxiv.org/abs/2609.03005
• 主分类：rag
• 形态：method
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：The Conformal Relevance framework is introduced which uses in-context learning example curation and ensembling to create a score function which maintains coverage while improving conciseness with minimal manual input.
• OpenAlex ID：W7208725903
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2609.03005
• DOI：10.48550/arxiv.2609.03005
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2609.03005
• OpenAlex更新：2026-09-10
• 待LLM分类：否
• 标题中文：通过上下文集成统一保形语言任务
• TLDR中文：本文提出 Conformal Relevance 框架，利用上下文学习的示例筛选与集成构造打分函数，在保持覆盖的同时以极低人工成本提升简洁性。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-09-09-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [OpenAlex backfill]
• [S2 enrich]