前言这是我的agent系列文章的第5篇,该系列分为三部分:AI认知篇:详细讲解相关基础概念AI实践篇:分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇:分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记在大型语言模型(LLM)的应用开发中,我们常常面临一个核心矛盾:如何平衡模型的“稳定性”与“创造性”?有时候我们需要模型像教科书一样严谨准确,有时候又希望它能像诗人一样灵感迸发。解决这一矛盾的关键,往往藏在两个看似简单却极其强大的参数背后:Temperature(温度) 和 Top-p(核采样)。很多开发者只是机械地调整这两个数值,却并不清楚它们底...