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Un framework combine inférence bayésienne hiérarchique et in-context learning pour quantifier l'incertitude sans le coût computationnel habituel.
Une nouvelle méthode, EPS, dérive analytiquement le score postérieur exact pour les problèmes inverses linéaires gaussiens, surpassant les approches existantes en fidélité et efficacité.