待验证60% 置信事实精确时间
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
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/17
首次发现
来源
相关事实
待验证大模型输出即使输入完全相同，不同的随机种子或采样参数都可能导致截然不同的输出78% 相似待验证LLM生成每个词时输出概率分布，温度越高采样越随机；即使两个助手召回相同信息源，温度设置不同也会导致措辞甚至提到的公司顺序不一样。76% 相似待验证由于LLM的概率性输出特征，即使提示词再严密也总存在极小概率的越界行为，且在生产环境中会被触发76% 相似待验证LLM本身输出具有随机性，叠加多个智能体交互路径，状态空间呈指数级膨胀，使穷举测试几乎不可能覆盖所有潜在失效场景74% 相似已验证LLM调用具有天然的不确定性，相同的输入可能产生不同的输出，Token消耗和延迟波动较大，Agent的推理路径难以预测73% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/536670API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/536670MCP
get_claim(id=536670)