<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>采样参数 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%8F%82%E6%95%B0/</link><description>Recent content in 采样参数 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 22 Aug 2026 14:57:34 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%8F%82%E6%95%B0/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Temperature、Top-p 怎么调？大模型采样参数实用指南</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-22-temperature-sampling/</link><pubDate>Sat, 22 Aug 2026 14:57:34 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-22-temperature-sampling/</guid><description>&lt;p>调用大模型 API 时，除了提示词，还有一组经常被忽略的参数：temperature、top_p、top_k、频率惩罚等。它们控制的是模型&lt;strong>如何从候选词中挑选下一个 Token&lt;/strong>。同样的提示词，参数不同，输出可能从稳定严谨变成天马行空。理解这些参数，是把提示词效果调稳定的基础功。&lt;/p></description></item></channel></rss>