待验证50% 置信解决方案精确时间
应对 VLM 运行间漂移的常见方式包括固定随机种子、将温度设为 0，或对同一页面多次采样后取多数投票
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证降低AI模型输出随机性的策略包括：设置较低的temperature值、要求输出置信度分数、多次推理投票机制、保留人工审核环节65% 相似待验证通过记录随机种子可精确复现导致失败的特定顺序，再通过二分法逐步缩小污染源的范围63% 相似已验证大模型输出具有随机性（由Temperature参数控制），单次比对不具决定性意义，需多次采样统计比较62% 相似已验证即便将Temperature设为0（贪婪解码），现代GPU的并行浮点运算顺序仍可能导致结果微小差异62% 相似已验证LLM的非确定性来源于采样策略，Temperature参数控制输出分布的随机程度，Top-p和Top-k进一步约束候选Token范围61% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/996353MCP
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