温度（Temperature）
影响选择分散程度的解码参数。课程判语：温度不能给错误事实加上真实性保证，低温度也不等于数据库查询；参数含义与取值范围按各服务文档，不设通用公式。
生产方式：AI 生成AI 生成，仅供参考签发：晓黎学习复核：2026年11月8日被 2 个词条引用
选择最高概率候选是一种策略，按分布抽样是另一种策略；温度一类参数可以影响选择的分散程度，但不能给错误事实加上真实性保证。低温度也不等于数据库查询，输出仍可能错误。不同服务对参数的支持范围和含义不同，要查看各自文档，不假设所有模型接受同一组选项。见 采样、幻觉（Hallucination）。
蒸馏课里那个最常用的温度参数被明确留在未取证一格：摘要之外的实现细节本轮没有取正文，因此课程不给任何数值。见 蒸馏（知识蒸馏）、自回归。
互链
链接来自概念卡正文里的双链，编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。
- 采样（Sampling）正文引用
- 幻觉（Hallucination）正文引用
- 蒸馏（知识蒸馏）正文引用
- 自回归正文引用
反链（2）
- 采样（Sampling）正文引用
- 自回归正文引用
出现在哪些课时里（2）
判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个：那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转， 它是导航，不是词条链接。
- Token 与下一个 Token 预测AI 基础：模型、产品与第一次成果
- 不训新能力，也能把能力搬进小模型大模型后训练：偏好、权重与测得出退化的评测
关联图
只画这一条与它直接相连的词条，边与上面两区同源。可拖拽、可缩放，点节点是新标签。
以列表方式看这 5 个节点
出处
路径是本地知识库（Obsidian 库）里的位置，正文与概念卡逐字对应。
- 课程正文用法归纳Token 与下一个 Token 预测
packages/db/prisma/lesson-content/token-and-next-token.md - 课程正文用法归纳不训新能力，也能把能力搬进小模型
packages/db/prisma/lesson-content/distill-and-merge.md - 课程正文用法归纳课程派生词条 · 模型与生成式 AI 基础
编译入库：2026年11月2日。词条由知识库编译而来， 修正要回到概念卡改，再重新编译。