待验证50% 置信事实精确时间

由于LLM的概率性输出特征，即使提示词再严密也总存在极小概率的越界行为，且在生产环境中会被触发

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/20

首次发现

来源

别只写提示词！九步打造安全可控的 AI Skill

涉及实体

相关事实

待验证LLM的输出本质上具有随机性，相同的输入在不同调用中可能产生截然不同的结果76% 相似待验证只有在LLM推理比embedding加向量检索慢数十倍以上时，语义缓存才能同时实现降本与提速74% 相似待验证提示词越模糊，模型输出越向高概率区域坍缩，一致性越强73% 相似待验证LLM生成的摘要是概率性的，同样输入在不同温度参数下可能产生不同结果，带来可复现性隐患72% 相似待验证从信息论角度看，LLM的输出熵相对较低，倾向于收敛到训练数据的高概率区域72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/936219

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/936219

MCP

get_claim(id=936219)