待验证50% 置信事实精确时间

大模型的输出是非确定性的，同一个输入可能产生不同输出，且输出格式难以精确控制

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/23

首次发现

来源

智能体演进五阶段：从模型调用到DeepAgents深度解析

涉及实体

大模型concept

相关事实

待验证LLM输出具有非确定性，因浮点运算非结合性和上下文窗口差异，即便输入一致输出也难以精确复现，不具备幂等性73% 相似待验证同一个模型在不同Prompt设计下，输出质量可以产生数量级的差距68% 相似待验证响应速度快无法证明背后是否为官方正版服务，能力越强的模型每次推理消耗算力越多、响应时间相应更长67% 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67% 相似待验证同一个模型在不同量化配置和服务配置下，行为存在差异，尤其在需要精确格式输出的任务上67% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/789723

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/789723

MCP

get_claim(id=789723)