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不確定性是大數據時代人工智能的基本屬性，尤其是在面對復雜、開放世界的任務時。因此，對不確定性進行合理刻畫和利用，對于提升模型準確性、可靠性和安全性至關重要。本報告將（1）介紹傳統神經網絡中如何刻畫不確定性，以及如何利用不確定性提高模型的準確性與可靠性；（2）針對傳統不確定性刻畫方法在大語言模型上紛紛失效，揭示造成這種困境的原因，并給出解決思路。通過理論結合實踐，為學術界與工業界提供不確定性刻畫與應用的新視角，推動不確定性研究在大模型時代邁向更深更廣的應用。

張長青，天津大學智能與計算學部教授/博士生導師、國家級青年人才，其主要研究方向為機器學習。在Nature 子刊/IEEE TPAMI /ICML/NeurIPS/ICLR等期刊和國際會議上發表論文50余篇，Google Scholar引用1萬4千余次。研究成果獲得天津市自然科學一等獎、重慶市自然科學一等獎、中國圖象圖形學學會自然科學獎一等獎、IEEE ICME最佳論文等獎勵，連續入選愛思唯爾“中國高被引學者”。受邀擔任Pattern Recognition副編輯、《中國圖象圖形學報》《電子學報》編委及CCF A類會議領域主席。