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待验证50% 置信事实精确时间

由于采样温度参数的存在，即便输入完全相同的Prompt，LLM每次输出都可能存在差异

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/17

首次发现

来源

AI代码越改越崩？三层闭环工程化方法论破局

相关事实

已验证温度（temperature）参数控制采样过程，温度越高输出越随机多样，温度越低越趋向最高概率的选择77% 相似已验证温度（Temperature）参数控制 LLM 输出的随机性，代码生成场景通常建议使用较低温度值（如 0.1）以获得更确定和保守的结果。76% 相似待验证自洽性做法是对同一问题进行多次高温采样（temperature通常设为0.7-1.0），再用多数投票选出频率最高的结果76% 相似待验证同一次监测应固定使用同一测温方式和同一位置，因不同部位正常体温基准不同（肛温＞口温＞腋温约0.3-0.5°C），混用会误判体温变化趋势75% 相似待验证温度参数（temperature）可以增加输出的随机性，但不能从根本上解决风格趋同问题75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/541079

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/541079

MCP

get_claim(id=541079)