Unverified50% confidenceFactExact time
Doom Loop在温度参数较低的采样策略下更容易出现，温度趋近0时模型几乎总选择概率最高的token（贪心解码）
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50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/9/2026
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FTPO：从训练层面根治AI重复循环的新方案
hackernewshackernews7/7/2026
Related Claims
Verifiedtemperature为0时退化为贪婪解码，每步选取概率最高的Token，但仅能保证单次模型版本内的确定性78% similarVerified温度（temperature）参数控制采样过程，温度越高输出越随机多样，温度越低越趋向最高概率的选择72% similarUnverified在测试场景中通常需要将Temperature调至较低值（如0.1-0.2）并配合固定随机种子以保证输出可复现性72% similarVerifiedtemperature参数对Logits向量进行缩放，temperature为0时退化为贪婪解码72% similarVerified温度（Temperature）参数控制 LLM 输出的随机性，代码生成场景通常建议使用较低温度值（如 0.1）以获得更确定和保守的结果。70% similar
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