研究：代码模型不确定性校准与选择性预测

Ravishka Rathnasuriya 与 Wei Yang 发表论文，针对缺陷预测与漏洞检测任务，用七种代码模型评估了十三种不确定性信号和三种事后校准方法。 研究发现，强不确定性信号仍可能校准不佳，在高置信度端区分度有限；标准事后校准器虽能改善校准分数，却未必带来更好的选择性预测表现；常用校准指标与选择性预测性能可能不一致，因此需要联合评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。