Google DeepMind论文发现AI模型无法自主做随机选择
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Google DeepMind论文发现AI模型无法自主做随机选择
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AI 综述
Google DeepMind 的一项新研究发现，大语言模型无法自主进行真正的随机选择，在采样时往往会陷入 7 或 42 等偏好数字，调整 temperature 或 top-p 也无法解决该问题。 测试显示 Gemini、Qwen3 和 OLMo 模型在多次采样中均未通过目标概率的统计检验。研究者建议，如果智能体需要随机性，应在代码中生成后传入，而不是直接要求模型产生随机行为。
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最新进展10月27日 02:24
Google DeepMind 论文发现 LLM 无法自主产生真随机选择报道时间线
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10月27日
- Rohan PaulGoogle DeepMind 论文发现 LLM 无法自主产生真随机选择
Google DeepMind 的一项新研究发现，大语言模型无法自主进行真正的随机选择，在采样时往往会陷入 7 或 42 等偏好数字。测试显示 Gemini、Qwen3 和 OLMo 模型在多次采样中均未通过目标概率的统计检验，调整 temperature 或 top-p 也无法解决该问题。研究者建议如果智能体需要随机性，应在代码中生成后传入，而不是直接要求模型产生随机行为。
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