已验证70% 置信事实精确时间

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

4

来源数

70%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/15

首次发现

来源

测试工程师AI工具选型指南：融合方案规避三大踩坑

相关事实

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84% 相似已验证大语言模型基于Transformer架构，其输出本质上是概率采样过程，由Temperature参数控制采样随机性80% 相似已验证大语言模型输出本质上是概率性的，采样温度（Temperature）、Top-P 等参数使模型每次生成内容可能不同，是软件测试的挑战78% 相似待验证Agent系统依赖大型语言模型进行动态决策，其行为具有由temperature参数控制的采样过程决定的随机性77% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/515109

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