우리는 온라인 이진 순차 보정 문제(online binary sequential calibration problem)를 연구합니다. extcite{dagan2024breaking}의 최근 획기적인 연구는 기존의 $T^{2/3}$ 장벽을 넘어섰습니다. 우리는 이 결과를 바탕으로, 임의화된 예측기(randomized forecaster)를 제시하며, 이는 상수 $\varepsilon>0$에 대해 기대 보정 오차(expected calibration error)가 $O(T^{2/3-\varepsilon})$임을 달성합니다. 우리의 예측기는 extsc{SPR-Calibration} 절차 extcite{dagan2024breaking}와 외부 Blackwell 스타일 보정 계층을 결합합니다. extsc{SPR-Calibration} 절차는 조건부 평균 추정치(conditional-mean estimates)의 대리 순서(surrogate sequence)에 대한 보정을 제어하는 반면, 이 보정 계층은 이러한 대리값이 실제 결과(true outcomes)를 근사화할 때 발생하는 추가 오차를 제어합니다. 분석은 총 보정 오차를 대리 보정 오차와 대리 순서와 실제 결과 사이의 잔여 불일치(residual discrepancy)로 분해합니다. 전자는 extcite{dagan2024breaking}의 extsc{SPR-Calibration} 보장으로 경계 지어지며, 후자는 $ extsc{SPR-Calibration}$ 예측기의 희소성(sparsity)과 결합된 이차 잠재력 논증(quadratic potential argument)을 사용하여 제어됩니다.