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本文深入解读Noarov和Roth在2026年发表的突破性论文，该论文首次给出了确定性的、达到最小最大最优样本复杂度的多重校准算法。此前所有已知达到最优速率的算法都依赖随机化，而本文证明了确定性预测器同样可以达到最优，同时将结果推广到全预测和泛预测等更广泛的框架，为可信机器学习的理论基础做出了关键贡献。