Unverified60% confidenceFactExact time
LLM的输出本质上具有随机性，相同的输入在不同调用中可能产生截然不同的结果
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7/17/2026
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Unverified大模型输出即使输入完全相同，不同的随机种子或采样参数都可能导致截然不同的输出78% similarUnverified由于LLM的概率性输出特征，即使提示词再严密也总存在极小概率的越界行为，且在生产环境中会被触发76% similarUnverifiedLLM本身输出具有随机性，叠加多个智能体交互路径，状态空间呈指数级膨胀，使穷举测试几乎不可能覆盖所有潜在失效场景74% similarUnverifiedLLM调用具有天然的不确定性，相同的输入可能产生不同的输出，Token消耗和延迟波动较大，Agent的推理路径难以预测73% similarVerifiedLLM输出具有非确定性，因浮点运算非结合性和上下文窗口差异，即便输入一致输出也难以精确复现，不具备幂等性73% similar
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