Unverified50% confidenceDecision RuleExact time
在测试场景中通常需要将Temperature调至较低值（如0.1-0.2）并配合固定随机种子以保证输出可复现性
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50%
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Long-term
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7/19/2026
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Related Claims
Unverified较高的温度参数会增加输出的随机性，在测试场景中往往需要将其调低以保证输出稳定性82% similarVerified温度（Temperature）参数控制 LLM 输出的随机性，代码生成场景通常建议使用较低温度值（如 0.1）以获得更确定和保守的结果。79% similarUnverified在LLM层面微量随机因子对应调高采样温度（Temperature）或Top-P参数，工程做法是检测到轨迹重复时将Temperature从默认值（如0.2）动态提升至0.7~1.076% similarUnverifiedSelf-Consistency通常将temperature设置为0.7以上以增加采样多样性74% similarUnverified自洽性做法是对同一问题进行多次高温采样（temperature通常设为0.7-1.0），再用多数投票选出频率最高的结果74% similar
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