待验证50% 置信事实精确时间
LLM在不同温度参数、上下文长度、随机种子下可能对同一攻击payload给出截然不同的响应，因此LLM安全测试的通过标准本质上是统计性的
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/17
首次发现
来源
相关事实
待验证LLM生成的摘要是概率性的，同样输入在不同温度参数下可能产生不同结果，带来可复现性隐患81% 相似已验证LLM的非确定性来源于采样策略，Temperature参数控制输出分布的随机程度，Top-p和Top-k进一步约束候选Token范围80% 相似待验证大模型输出具有随机性（由Temperature参数控制），单次比对不具决定性意义，需多次采样统计比较71% 相似待验证LLM应用可复现性面临独特挑战，包括模型API版本更新、温度参数随机性以及外部工具状态变化，需记录完整环境快照才能保证可复现性70% 相似待验证在网络安全领域使用LLM作为裁判是有缺陷的，因为LLM总是会声称自己成功完成了攻击，必须为每个能力层级设计确定性的评分裁判70% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/541721MCP
get_claim(id=541721)