深度分析 大型語言模型（LLM）機率抽樣評估：Wasserstein 檢驗揭示批次與獨立請求差異 本研究針對大型語言模型（LLM）在指定機率分布下的原生取樣能力，做出大規模的統計性稽核。作者以11款前沿模型、15種分布、每組N=1000樣本，比較「批次生成（Batch）」與「獨立請求（Independent）」兩種協議，並用Wasserstein距離與常見統計檢定評估分布擬合度。
