待验证90% 置信事实时间未知
大语言模型的推理过程是自回归的，输出Token数量与响应延迟几乎成线性关系
1
来源数
90%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Caveman：让Claude像原始人说话，省65% Token的开源神器
githubJuliusBrussee
涉及实体
相关事实
待验证现代大语言模型采用自回归（Auto-regressive）方式生成代码，每次预测下一个Token只能参考已有上下文78% 相似待验证大语言模型的推理速度受制于自回归生成的本质，每次只能生成一个token且依赖前序所有token，无法真正并行化77% 相似待验证大语言模型通过自回归生成机制（autoregressive generation）逐token预测下一个输出，天然倾向于生成更完整而非更精简的代码76% 相似待验证在大型语言模型主导的AI决策场景中，模型的推理过程分散在数十亿参数的激活状态中，难以建立从输入到输出的完整因果链75% 相似待验证Large language models are autoregressive generation models where each output step depends on the preceding context.75% 相似
引用此条事实
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