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📖 Top-p（核采样） 是什么？
Top-p 是给 AI 选词“圈定候选范围”，圈得越小回答越稳。
⚡ 一句话秒懂
Top-p 是给 AI 选词“圈定候选范围”，圈得越小回答越稳。
📖 举个故事
小钱让 AI 写产品标语，发现它总冒出奇怪词。工程师指着一个叫 top_p 的滑块：“现在 p=0.9，AI 只在‘最有把握的 90% 候选词’里挑；你把它调到 0.5，它就只在最稳妥的一小撮词里选，怪话就少了。”小钱一调，标语果然正常了。他感叹：“原来 AI 的天马行空，是可以用‘圈圈’管住的。”
💡 类比理解
暂未补充。
🧩 真实例子
暂未补充。
🛠️ 怎么实际使用
Agent 里按任务定 top_p：提取订单号、解析 JSON 等确定性任务用 top_p=0.1~0.3，文案创作用 0.8~0.9。调参时固定 temperature，只动 top_p，避免两个旋钮互相打架。改完用固定 seed 跑同一批测试用例对比输出稳定性。
📚 进阶原理
Top-p（nucleus sampling）从模型输出分布中选取累计概率刚超过 p 的最小词集合，再在其中按概率采样。p 越小候选越少、输出越保守；p=1 近似全量采样。与 temperature 的区别：temperature 平滑整个分布，top-p 直接裁剪尾部低概率词。工程上二者择一为主，配合 top-k 联合控制。