一、讲座安排

  1.讲座时间：2025年12月22日9:00-12:00

  2.讲座地点：欧洲足球比赛-欧洲足球-欧洲杯直播 南湖校区一教304

二、主讲内容

题目: Estimating LLM Uncertainty with Evidence (证据理论估计大模型的不确定性)

摘要：医生面对复杂病情时倾向于要求更多检查，但AI系统常直接输出高置信度的诊断建议；科研人员查找权威文献以支撑研究，大模型用citation的格式为根本不存在的文献背书。这种差异揭示了智能系统的核心缺陷：当前模型缺乏对不确定性的显式刻画能力，导致其无法像人类一样感知风险。本报告将（1）介绍传统神经网络中如何刻画不确定性，以及如何利用不确定性提高模型的准确性与可靠性；（2）针对传统不确定性刻画方法在大语言模型上纷纷失效，揭示造成这种困境的原因，并给出解决思路。通过理论结合实践，为学术界与工业界提供不确定性刻画与应用的新视角，推动不确定性研究在大模型时代迈向更深更广的应用。

主讲人：周天异

周天异博士,毕业于新加坡南洋理工大学, 现为新加坡前沿人工智能中心担任副主任和研究员职位。周天异博士主持多项新加坡国家级项目，并且已在机器学习, 人工智能,信息安全等领域核心期刊(中科院一区)和国际会议(CCF A类)上发表论文150余篇; 此外是CCF A类期刊IJCV,AIJ, IEEE Transactions等国际重要SCI 期刊的常任编委; 担任多个国际顶级/重要学术会议NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, IJCAI 等国际顶级会议领域主席 (Area Chair)和 IJCAI 2025大会副主席；获得IJCAI，ECCV，ACML等多个国际顶级/重要学术会议及其专题报告会最佳论文奖，被斯坦福大学评为世界前2%的科学家。

欢迎广大师生积极参与！