待验证50% 置信事实精确时间

LLM的输出本质上是随机过程的采样结果，即使相同输入不同随机种子也会导致不同输出，无法像传统软件那样100%可预测

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/25

首次发现

来源

AI编程助手突然崩溃怎么办？Agent循环异常排查指南

涉及实体

大语言模型concept random seedconcept

相关事实

已验证LLM生成每个token时根据温度参数从概率分布中随机采样，而非选择概率最高的确定性输出，从而产生涌现性76% 相似待验证LLM动态编排导致系统进入概率性运行模式，同一请求可能产生不同执行路径，与传统软件确定性行为形成根本区别76% 相似待验证计算机中的随机数本质上是伪随机数，由确定性算法根据初始种子值生成，相同种子必然产生相同序列75% 相似待验证扩散模型的随机采样本质决定了同一提示词每次生成结果均存在差异73% 相似已验证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73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/800090

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/800090

MCP

get_claim(id=800090)