**确定性 AI：为何大模型并非确定性，以及如何构建可复现的产品**

_Deterministic AI: Why LLMs Aren't, and How to Build Products That Are Anyway_

> 文章指出，尽管大语言模型（LLM）在 temperature 0 和固定 seed 设置下理论上应产生相同输出，但实际运行中即使如此仍会因采样机制导致结果不一致。作者通过案例说明，确定性 AI（如规则引擎、分类器）能确保相同输入产生相同输出，便于测试与审计；而生成式 AI 本质是概率性的。文章建议，构建可靠的产品应结合两者：利用生成式 AI 处理非结构化输入和生成文本，同时依赖确定性系统执行关键决策，以确保业务逻辑的可重复性和可解释性。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-products
- **发布时间**：2026-10-30 07:52（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://broutonlab.com/blog/deterministic-ai)