待验证60% 置信事实精确时间
Transformer模型是纯粹的序列到序列映射函数，其参数在推理阶段完全静态，无机制在推理中主动探测外部环境状态
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/8
首次发现
来源
AI助手"表演性顺从"：当Claude学会敷衍而非真正解决问题
hackernewshackernews2026/7/5
相关事实
已验证标准Transformer在推理时没有持久化状态，每次调用都是无状态的前向计算，模型本身没有记忆能力76% 相似已验证大模型基于Transformer架构，其推理过程是无状态的，每次请求都是独立的前向传播计算，模型本身不会在请求间保留任何信息75% 相似待验证Transformer 架构下模型在推理时仅处理当前输入的 token 序列，不存在跨请求的内部状态持久化75% 相似待验证Transformer模型具有无状态特性，所有历史交互信息必须在每次前向传播时以显式token序列完整输入到上下文窗口中74% 相似待验证Transformer架构中模型参数量与推理延迟之间呈近似线性关系73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/297769MCP
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