金融图表 AI 发现温度设为 0 还不够，整条链都要确定性
famelebg29 · reddit · 2026-07-22
一位做金融图表识别 AI 的开发者发现：同一张截图重复上传，模型给出的支撑位会不一样，问题出在推理链路里的非确定性。
关键原因
- 视觉调用没有显式设置 temperature，实际默认为 1.0
- 后续阶段又用了 0.4，导致最终输出再次被随机化
- 这个 bug 之所以难发现，是因为团队通常不会用完全相同的输入重复测试
修复方式
- 全链路改为 temperature = 0
- 每次调用都加 固定 seed（但作者也说明 OpenAI 这只是 best effort）
- 在 CI 里加入相同输入的重复测试
更深一层的结论
作者认为，确定性是信任特性，不只是准确率问题。一个错误但稳定的答案，往往会比一个偶发错误更像“靠谱”。因此下一步不是继续调参数，而是做 grounding：把模型输出和真实数据源对齐。
在这个案例里，他们用实际 OHLCV 蜡烛数据去校验模型识别出的 ticker 和时间区间；如果像素和数据不一致，就应该返回“无法可靠识别”，而不是硬给一个看似完整的答案。
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