Unverified50% confidenceFactExact time
LLM output is inherently stochastic, controlled by sampling parameters like temperature.
1
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50%
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Medium-term (~90 days)
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7/2/2026
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Valid until: 9/30/2026
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VerifiedLLM生成每个token时根据温度参数从概率分布中随机采样，而非选择概率最高的确定性输出，从而产生涌现性81% similarUnverifiedLLM 的输出非确定性根源于自回归生成机制，即使输入相同，Temperature、Top-p 等采样参数也会导致不同输出73% similarUnverifiedLLM可通过分析输出token的对数概率分布、思维链末尾自我评估、温度采样统计答案分布熵值等手段近似估计决策置信度73% similarUnverifiedLLM基于Transformer架构的自注意力机制和Softmax概率分布，通过温度参数控制采样随机性，温度趋近0时输出最高概率token，温度升高时引入更多随机性72% similarUnverified在LLM引用行为测试中固定随机性需要同时设置temperature和top-p参数并在支持时固定随机种子71% similar
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