本文系统阐述大模型置信度的计算：以logit/softmax概率与长度归一化为基础，辅以熵、边际差刻画不确定性，并通过MC Dropout、深度集成与一致性采样估计模型层面不确定性；再以温度缩放、Platt与等值回归进行后验校准，结合RAG证据加权与选择性拒答形成可解释的分数与阈值策略；最终在工程中通过概率访问、监控与审计闭环落地，持续用ECE、Brier、NLL评估与再校准，保障业务可靠与合规。

本文提出在不完美信息下提升决策质量的系统方法：以“决策质量优先”为原则，结合贝叶斯更新与期望值、最小后悔与鲁棒优化、OODA循环与期权化试点，并通过信息价值评估决定何时停止搜集、何时果断行动；配套决策模板、记录与护栏授权，将流程制度化；以风险边界、击穿即停与预测校准提升稳健性与学习速度；通过案例展示如何在市场进入与功能取舍中落地执行，并建议用协作系统沉淀决策资产，形成可复用的组织能力。

当预期结果不确定时，应以“目标-现状-不确定性来源-区间与置信度-下一步与请求”的结构汇报，用概率化进度、情景方案与RAG信号替代笼统承诺，并显性化关键假设与证据。通过区间预测与触发条件管理期望，辅以会议脚本与可视化规范，提升决策效率。在工具层面用系统沉淀假设、风险与决策条目，必要时引入适配的项目协作平台以统一视图与追踪节奏，从而将不确定转化为可管理的选择。