Unverified50% confidenceTradeoffExact time
即使将温度提升至1.5甚至更高，模型仍倾向于在宏观结构上重复相同的叙事框架，说明单一解码参数调整难以从根本上解决多样性不足
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50%
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7/15/2026
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Unverified提高温度增加多样性往往以牺牲输出质量为代价，且在API调用场景下用户通常无法直接干预模型底层解码参数77% similarVerified大语言模型的非确定性根源于其自回归采样过程，即便temperature设为0，不同推理框架、批处理大小和硬件浮点运算差异都可能导致输出漂移74% similarVerified即使将温度设为0，部分推理框架底层仍存在浮点计算的非确定性，导致跨硬件、跨批次的输出差异70% similarUnverified由于模型工具选择受上下文窗口内容、温度参数、推理链路等因素影响，相同输入在不同运行中可能产生不同的调用序列，这种非确定性是Mock难以覆盖的根本原因70% similarUnverifiedTemperature=0（贪心采样）也不能保证模型输出的确定性，至少有三个原因：浮点运算非结合性、MoE路由不确定性、服务端配置漂移69% similar
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