待验证50% 置信解决方案精确时间
LLM输出具有非确定性，同一输入在不同时间可能产生不同输出，因此评估流水线常用LLM-as-Judge方法用另一个强大模型评判目标模型输出质量
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/21
首次发现
来源
相关事实
已验证LLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果78% 相似待验证LLM 的输出非确定性根源于自回归生成机制，即使输入相同，Temperature、Top-p 等采样参数也会导致不同输出77% 相似待验证LLM虽然不直接输出归一化概率向量，但可通过多种工程手段近似估计决策置信度75% 相似待验证LLM的行为本质上是统计性的，同一输入在不同上下文中可能产生不同输出，使得传统基于规则的WAF难以有效防护73% 相似已验证LLM-as-a-judge模式即用一个能力更强的模型来评判另一个模型的输出质量，降低评测成本但引入评判模型自身的偏见问题73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/784036MCP
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