待验证60% 置信事实精确时间
确定性系统给定相同输入总能产生相同输出，而基于深度学习的AI系统本质上是概率系统，由于温度参数、随机种子等因素相同输入也可能产生不同输出
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/4
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证确定性系统在计算机科学中特指给定相同输入必然产生相同输出的系统，与依赖概率采样的神经网络模型形成本质区别80% 相似待验证代码单元在固定随机种子下每次执行都能得到相同结果，而纯粹的'提示→结果'引入了大模型的不确定性74% 相似已验证AI大语言模型输出的随机性源于温度（Temperature）参数与采样策略，模型生成每个Token时本质上是在做概率采样74% 相似待验证在 AI 编程工具的参数谱系里，temperature 控制输出随机性，context window 决定可见信息量，effort 控制思考深度。72% 相似待验证传统分布式系统的重试和检查点机制建立在相同输入产生相同输出的假设之上，而智能体的每一步推理可能因采样温度、上下文窗口变化或外部工具返回差异而走向不同分支。72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/855512API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/855512MCP
get_claim(id=855512)