待验证50% 置信注意事项精确时间
即便temperature设为0，LLM在长对话上下文中仍可能出现幻觉或遗漏必要披露，不宜依赖模型生成强监管行业的合规话术
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/25
首次发现
来源
AI外呼语音代理横评：无代码 vs 写代码，六大平台实测对比
redditr/aiagents2026/7/12
相关事实
待验证多数LLM的自报置信度存在过度自信问题，使用前需进行温度缩放等校准处理70% 相似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70% 相似待验证业界应对大模型非确定性的测试策略包括将温度设为 0、使用 LLM-as-Judge，以及使用 Mock 数据隔离 API 调用67% 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67% 相似待验证调低temperature参数并配置no_speech_threshold和logprob_threshold可降低模型在不确定片段时的幻觉67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/613423API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/613423MCP
get_claim(id=613423)