待验证50% 置信事实精确时间
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
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/19
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相关事实
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85% 相似待验证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78% 相似待验证Temperature=0（贪心采样）也不能保证模型输出的确定性，至少有三个原因：浮点运算非结合性、MoE路由不确定性、服务端配置漂移77% 相似待验证即使将temperature设为0，部分模型仍会因并行计算的浮点误差产生轻微输出波动76% 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74% 相似
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