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논문 개요 이 논문은 ICL(In-Context Learning)에서 exemplar 선택 문제를 단순히 “정확도를 높이는 문제”가 아니라, 정확도와 calibration을 동시에 최적화하는 multi-objective combinatorial optimization 문제로 재정의합니다. 제안 방법은 COM-BOM으로, 전체 이름은 Combinatorial Bayesian Optimization of Multiple ICL Metrics입니다.   핵심 아이디어는 다음과 같습니다. 좋은 exemplar set은 단순히 정답률이 높은 것만으로는 부족하고,모델이 자신의 정답 가능성에 대해 얼마나 잘 calibrated되어…