待验证50% 置信事实精确时间
由于模型工具选择受上下文窗口内容、温度参数、推理链路等因素影响，相同输入在不同运行中可能产生不同的调用序列，这种非确定性是Mock难以覆盖的根本原因
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
已验证大语言模型的非确定性根源于其自回归采样过程，即便temperature设为0，不同推理框架、批处理大小和硬件浮点运算差异都可能导致输出漂移78% 相似待验证模型版本更新后，其注意力分配机制、温度敏感度和指令解析方式可能变化，导致原有提示词策略失效74% 相似待验证传统大模型调用依赖提示词工程存在三大局限：模型版本敏感性、上下文窗口污染、输出格式不稳定71% 相似待验证即使将温度提升至1.5甚至更高，模型仍倾向于在宏观结构上重复相同的叙事框架，说明单一解码参数调整难以从根本上解决多样性不足70% 相似已验证即使将温度设为0，部分推理框架底层仍存在浮点计算的非确定性，导致跨硬件、跨批次的输出差异70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/503263MCP
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