同一问题多次请求答案风格不一致时，如何从采样参数、系统提示和模型版本排查

如果同一个问题多次请求，答案风格不一致，我一般会从三个层面排查：采样参数、提示词约束、模型版本。

采样参数是最先看的，因为它直接影响输出随机性。重点看 temperature、top p、top k 这类参数。如果 temperature 比较高，比如 0.8、1.0，模型会更倾向于生成多样化内容，同一个问题多次返回风格不一致是正常的。要稳定风格，可以把 temperature 调低，比如 0.1 到 0.3，甚至在需要强一致性的场景设置为 0。同时避免同时把 temperature 和 top p 都调得很开放。还有一个容易忽略的是是否设置了 seed，如果模型或平台支持固定 seed，可以用来提升复现性，但也要注意不是所有模型都保证完全确定性。

第二个要看系统提示词和用户提示词是否足够稳定、明确。比如只写“请回答下面的问题”，模型就会自由发挥，可能一次偏正式，一次偏口语化。应该在 system prompt 里明确角色、输出结构、语气、长度、是否使用 Markdown、是否举例等。例如要求“以技术面试候选人口吻回答，语言自然，控制在 300 字以