Top-k Sampling是一种在语言模型文本生成中常用的采样策略，它通过在每个解码步骤中仅考虑概率分布中排名最高的k个token（词汇单元），并从这些候选token中随机选取一个作为输出，从而在保证生成质量的同时引入适度的多样性。
在AI产品开发的实际落地中，Top-k Sampling被广泛应用于聊天机器人、内容生成工具等场景，以提升用户体验；产品经理可通过调整k值来平衡输出的创新性与可靠性，例如在客服系统中设置较低k值以确保专业回应，或在创意写作工具中采用较高k值激发多样性。
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