待验证50% 置信事实精确时间

大模型应用的输出具有不确定性，同样的输入可能得到不同结果，因此需要建立可观测的日志与评估体系来定位问题

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/16

首次发现

来源

从零搭建生产级Agent：大模型应用开发全流程拆解

涉及实体

大模型concept

相关事实

待验证LLM调用具有天然的不确定性，相同的输入可能产生不同的输出，Token消耗和延迟波动较大，Agent的推理路径难以预测76% 相似待验证top-p（核采样）等参数同样影响大模型输出的不确定性74% 相似待验证智能体的行为具有不确定性，即使使用相同的prompt和temperature=0设置，同一模型在不同时间点的输出也可能存在细微差异，受浮点运算精度、批处理策略、模型版本更新等因素影响73% 相似待验证大模型输出是概率性、非确定性的，使得灰度发布中判断新版本是否更优变得困难，需在大量样本上统计评估73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/927609

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/927609

MCP

get_claim(id=927609)