部分验证65% 置信事实时间未知

大语言模型生成代码的底层机制是基于海量训练语料的条件概率预测，模型并不真正理解代码逻辑

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/5/31

首次发现

来源

Superpowers Writing Plans实操：计划写对了Token省一半

bilibili晴天AI实战

涉及实体

大语言模型concept

相关事实

待验证大语言模型的训练目标是最大化下一个Token的预测概率而非最大化代码安全性，这两个目标在数学上不等价80% 相似待验证大语言模型通过自监督预训练学习token序列的条件概率分布，本质上是统计压缩模型，无法通过统计特征区分正确与错误的数学证明79% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/15001

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/15001

MCP

get_claim(id=15001)