待验证50% 置信事实精确时间
由于浮点运算顺序、批处理归约和并行计算的非确定性，验证窗口内各位置的 logits 会带有微小数值噪声；当窗口较长或模型较大时，这种噪声可能改变接受/拒绝的边界判定，使实际采样分布与理论分布产生偏差。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证修改采样时的 logits 即在 softmax 之前对向量逐维加减偏置值，加正值提升某类 token 被选中的概率，减负值则抑制，不改变模型权重，只在推理阶段介入。73% 相似待验证生成参数中，采样步数决定去噪迭代次数，步数过低画面粗糙、过高收益递减；CFG Scale 控制模型对提示词的服从程度，过高会色彩过饱和、构图僵硬；随机种子（Seed）决定初始噪声，固定种子可在相同提示词下复现结果。70% 相似待验证一项来自 RSS 的研究在长周期智能体（long-horizon agent）的复杂推理任务上发现，数值噪声会在验证窗口内累积，思考过程的草稿接受结果可能在 30 步之后改变模型的输出分布，从而以随机方向显著影响长周期智能体的推理准确率。70% 相似待验证测试误差的确定性等价表达式统一刻画了样本量、协方差结构、模型漂移、正则化强度和隐私噪声等因素的相互作用70% 相似待验证模型提供方可能会观察API调用模式，如异常集中的查询分布或系统性覆盖输入空间的尝试，但这些信号容易受噪声干扰。70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1134612MCP
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