LLM非确定性是可靠性挑战，人类审查是关键
LLM的非确定性本质是可靠使用它们最大的挑战之一。“运行3/10/100次”是一种权宜之计，而非可靠的解决方案。
这就是为什么LLM最适合在人类审查输出的场景中使用，人类可以判断何时丢弃或重新开始！
这就是为什么LLM最适合在人类审查输出的场景中使用，人类可以判断何时丢弃或重新开始！
只需要多花点tokens。长远来看更便宜。
模型是概率性的。它们可能（也将会）产生幻觉。
解决方法很简单：多次运行它们。
在cursor中，您可以使用best-of-n或只需重新运行类似“验证实现”的提示词1-n次（尝试这里：