跨操作系统一致性：是的

如果您在两个不同的操作系统上安装了R，而没有手动更改默认值或RProfile，则使用set.seed()时应该会得到相同的结果。

R版本之间的一致性：未必

以前的情况是set.seed()在不同的R版本中会给予相同的结果，但由于R 3.6.0中的一个很少宣布的更新，这种情况不再普遍存在。因此，在比较R 3.6.0之前的结果时，您可以获得跨版本的一致性，但如果您将3.6.0之后使用的set.seed()与3.6.0之前使用的set.seed()进行比较，你会得到不同的结果。
您可以在下面的示例中看到这一点：
第3.2.0版

> set.seed(1999)
> sample(LETTERS, 3)
[1] "T" "N" "L"

第3.5.3版

> set.seed(1999)
> sample(LETTERS, 3)
[1] "T" "N" "L"

第3.6.0版

set.seed(1999)
sample(LETTERS, 3)
[1] "D" "Z" "R"

不一致的原因是在R 3.6.0中，the default kind of under-the-hood random-number generator was changed。现在，为了从set.seed()获得匹配的结果，必须首先调用函数RNGkind(sample.kind = "Rounding")。
第3.6.0版

> RNGkind(sample.kind = "Rounding")
Warning message:
In RNGkind(sample.kind = "Rounding") : non-uniform 'Rounding' sampler used
> set.seed(1999)
> sample(Letters, 3)
[1] "T" "N" "L"

在几个R版本（3.1.0、3.3.1、3.4.2）和两台不同的机器（Windows 7 x64、Windows 10 x64）上进行测试后，我得到了相同的runif()随机数，这些随机数与R版本和操作系统无关。

如已接受答案中所述，从版本3.6.0开始，采样的默认算法发生了变化：

• sample.kind* 可以是“Rounding”或“Rejection”，或与它们部分匹配。前者在3.6.0之前的版本中是默认值：它使样本在大样本总体上明显不均匀，只能用于旧结果的复制。有关讨论，请参见PR#17494。
  在R版本3.6.0及更高版本中，您可以通过在一个行程序中使用旧算法来保持一致性：

set.seed(<seed_number_here>, sample.kind = "Rounding")

请注意，sample.kind选项是在3.6.0中添加的，因此您无法在较旧的R版本上使用更新、更好的方法（即，set.seed(<seed_number_here>, sample.kind = "Rejection")在3.6.0之前的R版本中不起作用）。