指南称LLM在temperature 0下仍不确定
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指南称LLM在temperature 0下仍不确定
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AI 综述
Broutonlab 发布了一份构建确定性 AI 产品的指南，核心结论是：即使把 temperature 设为 0 并固定 seed，大语言模型也无法保证输出一致。 指南引用 Thinking Machines 2025 年 9 月的测试：同一 prompt 在 temperature 0 下运行 1000 次，得到 80 种不同补全；前 102 个 token 一致，之后在费曼出生地的表述上出现分叉。 指南据此提出分层方法与测试流程，用于构建“两次做出相同决定”的产品。
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最新进展10月30日 07:52
为什么 LLM 在 temperature 0 下仍不确定，以及如何构建确定性 AI 产品报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- Hacker News AI为什么 LLM 在 temperature 0 下仍不确定，以及如何构建确定性 AI 产品
Broutonlab 的这篇指南指出，LLM 即使 temperature 0 加固定 seed 也无法保证输出一致：Thinking Machines 2025 年 9 月用同一 prompt 在 temperature 0 下跑 1000 次，得到 80 种不同补全，前 102 个 token 一致后在 Feynman 出生地表述上分叉。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 3
- 可比范围峰值
- 1010月30日 09:00
- 近 24 小时变化
- -49%
02.557.510
12:0010月31日12:0011月1日
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