先了解这件事
AI 综述
2026年4月20日,Sakana AI 提出名为 String Seed of Thought(SSoT)的提示技术。该方法让大语言模型在输出中先生成随机字符串,再据此推导答案,无需外部随机数生成器。据 Sakana AI 介绍,SSoT 在开源与闭源 LLM 上显著降低输出偏差,在 DeepSeek-R1 等推理模型上准确率接近真实随机采样,并可从二选一推广到 n 选一和任意概率分布。在 NoveltyBench 多样性基准的六个类别上,SSoT 均优于其他方法且保持输出质量。该工作将在 ICLR2026 展示。目前尚无后续发展事实。
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- 来源：Sakana AI：Blog
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4月20日
Sakana AI：Blog一手
Sakana AI 提出 String Seed of Thought：让 LLM 输出更忠实于概率分布且更多样
Sakana AI 提出提示技术 String Seed of Thought（SSoT）：让 LLM 在输出中先生成随机字符串，再据此推导答案，无需外部随机数生成器。该方法在开源与闭源 LLM 上显著降低输出偏差，在 DeepSeek-R1 等推理模型上准确率接近真实随机采样，并可从二选一推广到 n 选一和任意概率分布。在 NoveltyBench 多样性基准的六个类别上，SSoT 均优于其他方法且保持输出质量，该工作将在 ICLR2026 展示。