Raina-Xin/PA_Score：面向 LLM 不确定性量化的保形预测 Paraphrase-Aware 评分开源实现（NeurIPS 2026 Poster）

Raina-Xin 开源 PA_Score，这是 NeurIPS 2026 poster 论文《Conformal Prediction with Paraphrase-Aware Scoring for LLM Uncertainty Quantification》的官方实现。该方法在 LLM 隐藏表示上训练轻量 proxy 模型并聚合多个改写问题的预测分数，与保形校准结合以降低语义等价改写带来的预测集波动。主流程以 Qwen3-8B 作为答案模型，跨 LLM 实验还使用 Llama-3.1-8B-Instruct 和 Phi-3-small-8k-instruct，在多个 UQ 基准上预测集更紧凑且经验覆盖率接近名义目标。