Unverified50% confidenceFactExact time
主流采样策略包括Top-K采样、Top-P/Nucleus采样以及两者的组合，温度参数控制概率分布的平坦度
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/16/2026
First Seen
Sources
Related Claims
Unverified两阶段检索策略是先用快速的向量检索召回Top-N候选，再用交叉编码器对这N个候选精细打分，选出最终Top-K67% similarUnverified可靠的 Token 消耗对比测试通常需要固定随机种子、多次重复取平均、控制 temperature 为 0 以获得确定性输出、记录完整的请求响应元数据64% similarUnverified分层抽样按各类别在总体中的比例进行抽样，确保子集的类别分布与原始数据集一致64% similarUnverified扎实的概率统计基础在 A/B 测试设计、回归建模和模型评估中都是不可替代的底层能力63% similarUnverifiedbatch-level Dice（对整个批次联合计算一个Dice值）能提供比sample-level Dice更稳定的梯度估计，许多框架默认采用sample-level计算62% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/527781API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/527781MCP
get_claim(id=527781)