CCA-F 练习题库· Context Management & Reliability
当 Claude 必须基于含糊的输入做出关键决策时，哪种模式最能提升输出的可靠性？
- ASelf-consistency：生成多个相互独立的回复，并选出出现次数最多的答案
- B提高 temperature，让采样探索含糊输入的更多种解读
- C把 prompt 压缩到只剩问题本身，去掉造成混淆的背景细节
- D只要求 Claude 给出决策本身、不展示推理，使中间步骤无从把它带偏
正确答案：A
解析
- A是正确答案：self-consistency 即采样多次相互独立的生成结果并取多数投票，可以降低任何单次随机补全的方差，而这正是在输入含糊的关键决策上提升可靠性的关键 —— 而且它天然可以与 chain-of-thought 搭配，构成标准的 “CoT + self-consistency” 配方。
- B提高 temperature 会增大方差、让输出更不确定，与关键决策的需求恰恰相反。
- C缩短 prompt 通常会剥离含糊输入所需的上下文与消歧指令，反而增加错误。
- D抑制推理过程会去掉可提升准确率的 chain-of-thought，同时也去掉了关键决策所需要的可审计性。
延伸阅读
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