随机CHAOS反对确定性推理

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Tanmay Joshi 等作者的论文《Stochastic CHAOS：为何确定性推理扼杀人工认知，分布变异性才是核心》。该论文针对 Thinking Machines Lab 提出的“确定性推理可保证 LLM 输出逐位一致”的观点提出相反立场，主张对 LLM 而言确定性推理会带来负面影响。论文称，确定性推理会扼杀 LLM 建模不确定性的能力、抑制涌现能力、将推理坍缩为单一脆弱路径，并因隐藏尾部风险而削弱安全对齐。论文原文表述为：“In this paper, we take the opposite stance. We argue that, for LLMs, deterministic inference kills.” 目前事件进展停留在该论文提出反对立场这一层面，尚无后续跟进报道。

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