2026年9月5日，应我院邀请，天津大学张长青教授为我院师生作题为《广义多模态数据融合方法》学术报告。报告由学院袁培燕院长主持，报告在学院223报告厅进行，学院部分师生代表出席本次学术活动。
报告中，张长青教授聚焦大模型推理能力增强与可靠性度量两大核心问题，系统梳理从预训练、监督微调到强化学习的全流程训练体系，阐明各阶段对推理性能与输出可信度的关键影响。针对黑盒模型风险难以量化、传统语义熵评估在复杂推理场景下显著失效等现实痛点，报告基于提出的证据理论为基础构建不确定性刻画框架，并通过引入多模态动态证据融合机制，将模型决策置信度纳入可度量的精准建模范畴。同时，进一步论证该框架对开放域推理稳定性与安全性的增益路径，为高可靠人工智能系统的构建提供了新的方法论支撑。
在交流互动阶段，与会师生围绕黑盒风险量化、语义熵失效应对、多模态证据融合等关键技术深入研讨，并就框架在开放域场景的适配问题进行了充分交流。
此次报告为我院师生开展大模型推理、不确定性量化相关研究拓展了学术视野与创新思路，对学院人工智能交叉学科前沿方向布局、跨领域科研攻关具有重要的参考与推动意义。
（计算机与信息工程学院 周猛）