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📖 采样（Sampling） 是什么？
采样是 AI“掷骰子”选词的方式，骰子越随机，回答越天马行空。
⚡ 一句话秒懂
采样是 AI“掷骰子”选词的方式，骰子越随机，回答越天马行空。
📖 举个故事
小吴让 AI 写诗，同一句开头写十遍，十遍都不一样。他问工程师：“它是不是在乱编？”工程师打开参数面板：“你看这个‘温度’，调到 0 它就像复读机，每遍几乎一样；调到 1.5，它就‘撒欢’了，什么词都敢用。”小吴把温度调低写代码注释、调高写广告语，发现各有妙用——原来 AI 的“性格”是旋钮控制的。
💡 类比理解
暂未补充。
🧩 真实例子
暂未补充。
🛠️ 怎么实际使用
开发 Agent 时按场景选采样参数：代码生成、数据提取等确定性任务用 temperature=0，文案创意用 temperature=0.7~1.0。测试时固定 seed 可复现结果，便于回归对比。注意 temperature 与 top_p 不要同时大改，一般固定一个调另一个，避免输出失控。
📚 进阶原理
采样决定从概率分布中选下一个 token。temperature 通过 softmax 缩放分布（大于 1 更均匀、小于 1 更尖锐）；top_p（nucleus）只从累计概率达 p 的词中选；top_k 固定候选数。temperature=0 时退化为贪心解码（取最高概率）。长文本生成可配合 repetition_penalty 防复读。