DeepMind 研究：LLM 无法自主生成真随机数

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1 家信源交叉印证

Google DeepMind 最新论文指出，大语言模型（LLM）在独立执行时无法产生符合统计分布的真随机选择。实验显示，即使调整温度或采样参数，模型仍倾向于特定数字；但在外部代码提供随机种子后，较大模型能正确转换。该发现对依赖随机性的智能体安全与决策机制具有直接工程指导意义。

最新动向/Google DeepMind 最新论文指出，大语言模型（LLM）在独立执行时无法产生符合统计分布的真随机选择。实验显示，即使调整温度或采样参数，模型仍倾向于特定数字；但在外部代码提供随机种子后，较大模型能正确转换。该发现对依赖随机性的智能体安全与决策机制具有直接工程指导意义。

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2 个完整观测小时

连续完整观测不足 3 个小时，暂不绘制趋势曲线。

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