Unverified50% 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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UnverifiedPrompt中的每一个字符都会影响后续所有token的概率分布，这是为什么细微的措辞变化会导致截然不同的输出74% similarUnverifiedLLM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% similarUnverifiedLLM应用的失败往往是概率性的，相同输入在不同时刻可能产生不同输出，需要建立包含准确率、幻觉率、相关性评分等指标的评估体系而非依赖传统单元测试72% similarVerifiedAI扩图每次生成的结果会有所不同，这种随机性源于扩散模型每次从不同的随机噪声出发71% similarUnverified多Agent系统中LLM输出的随机性会导致多个Agent串联执行时误差逐层放大，这一现象被称为'误差传播'（Error Propagation）70% similar
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