同一個 LLM 就能寫出五種版本的函式。以下是讓它們真正不同的方法。
用 LLM 進行 N-version programming 不需要多個模型。只要改變 prompt、角色設定和推理限制，就能從單一模型中產出多樣且正確的實作。
N-version programming 的假設是：多樣性來自不同的作者。對 LLM 來說，這意味著不同的模型、不同的供應商，甚至不同的訓練版本。但這個假設是錯的。只要改變「怎麼問」，而不是「問什麼」，就能從同一個模型中獲得有意義的多樣性。 問題在於：把 temperature 調到 1.0 然後重複跑五次…