Unverified50% confidenceSolutionExact time
作者在决策中加入少量随机化成分以避免行为过于可预测
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7/20/2026
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Unverified少样本提示中仅改变示例顺序就可能导致准确率从接近随机到接近最优的巨大波动74% similarUnverified多次采样取多数票或自洽性方法可在推理层降低单次随机性对最终结果的影响74% similarUnverified权重初始化的随机性对模型性能影响最深远，数据批次打乱顺序的随机性影响最小67% similarUnverified过度域随机化可能导致策略过于保守，某些真实世界现象（如柔性物体变形）难以通过简单参数随机化覆盖65% similarUnverifiedPrompt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65% similar
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