待验证50% 置信事实精确时间
LLM 推理的确定性有前提条件：推理后端不能引入额外随机性，如动态批处理导致的浮点累加顺序变化、GPU 非确定性算子或 tokenizer 版本差异。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
首次发现
来源
温度设0后，正则表达式竟击败了提示词
rss2026/10/18
涉及实体
相关事实
待验证由于LLM输出是概率性的，不能指望模型主动认错，验证必须在系统层面加上确定性保障77% 相似待验证裁决式查询模式通过将判断逻辑外置到确定性规则引擎，规避了向量检索近似匹配和LLM概率采样不可重现的问题76% 相似待验证LLM 基于概率分布生成 token，无法保证 100% 遵循复杂的多条件指令；prompt 中规则过多时，模型可能因上下文竞争而遗忘部分约束75% 相似已验证LLM的本质是基于统计概率的序列预测而非真正的逻辑推理，这使其在处理长上下文依赖、全局架构一致性和复杂边界条件时存在先天局限74% 相似已验证LLM虽然不直接输出归一化概率向量，但可通过多种工程手段近似估计决策置信度73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1059135MCP
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