本研究提出了一种综合框架，旨在解决大型语言模型在医疗应用中的不确定性量化问题，结合贝叶斯推断和深度集成方法，以增强用户信任。

本研究探讨了神经网络对称性减少对深度集成方法和专家混合模型性能的影响，提出了插值专家混合方法，显示非对称神经网络在扩大集成规模方面的优势，但对MoE与MoIE架构的影响尚无明确结论。

本研究探讨了神经网络中的量化不确定性，填补了深度集成与贝叶斯神经网络之间的理论空白。作者证明深度集成实现了贝叶斯平均，揭示了先验分布对集成现象的影响，为深度集成提供了新的理解，可能促进未来模型的改进。

本研究针对白质高信号（WMH）分割中的不确定性问题，提出了一种结合随机分割网络与深度集成的方法，以提高分割准确性和Fazekas评分分类性能。

本研究系统比较了深度学习中的随机不确定性评估，发现深度集成和深度证据回归在高噪声和高维度下存在显著的误校准，强调了后续校准研究的重要性。

Cursor是一款AI驱动的代码编辑器，具有深度集成和智能功能。它能够理解项目结构、编码风格和团队最佳实践，并提供实时建议、错误检测和代码重构等功能。

我们开发了一种具有不确定性意识的隐式神经表达方法，用于对稳定向量场进行建模。通过深度集成和蒙特卡洛丢失等技术，实现了基于不确定性的可视分析。该方法提高了模型的鲁棒性和可解释性，适用于非平凡的向量场数据集的分析。

最近的研究发现，个体学习者的局部最小值的锐度和集成成员的差异是改善测试性能的关键因素。本研究探究了锐度和差异在深度集成中的相互作用，并展示了它们在对于分布内和分布外数据的稳健泛化中的关键作用。通过理论分析和实验证明了提出的训练方法SharpBalance可以平衡集成中的锐度和差异，显著提高集成的性能。

基于实验研究，发现证据深度网络产生的认知不确定性在某些情况下违反预期，引发了对其准确性的质疑。提出了一种名为冲突损失的深度集成正规化函数，满足认知不确定性的要求，且不影响深度集成的性能和校准性。