为什么关于 AI 确定性的争论令人反感

针对外界对大语言模型缺乏确定性的抱怨，作者指出用户的核心诉求其实是“正确性”而非确定性。技术上只要固定伪随机数种子并控制 CPU 与 GPU 线程，即可完全实现 LLM 训练和推理的确定性，但确定且错误的输出毫无价值。无论模型给出唯一解还是在概率分布中随机采样，只要输出结果正确就能满足实际需求。