待验证50% 置信事实精确时间
在 AI 编程工具的参数谱系里，temperature 控制输出随机性，context window 决定可见信息量，effort 控制思考深度。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/27
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证AI大语言模型输出的随机性源于温度（Temperature）参数与采样策略，模型生成每个Token时本质上是在做概率采样77% 相似待验证确定性系统给定相同输入总能产生相同输出，而基于深度学习的AI系统本质上是概率系统，由于温度参数、随机种子等因素相同输入也可能产生不同输出72% 相似已验证大语言模型在生成每个token时从概率分布中采样，temperature参数控制随机性的强弱，temperature越高输出越多样，越低则越确定68% 相似待验证LLM本质上是在做下一个token的概率预测，即便温度参数设为0，面对复杂的多步骤指令时，模型仍会受到注意力机制的影响68% 相似待验证Transformer模型通过注意力机制（Self-Attention）在推理阶段在词汇表上生成一个概率分布，再通过温度参数（Temperature）调节分布的平坦度，温度越高输出越随机多样，温度越低越趋向高概率词元67% 相似
引用此条事实
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