待验证50% 置信事实精确时间

LLM无法从机制层面区分哪些token是指令、哪些是数据，因为所有输入在进入注意力层前都被统一转换为嵌入表示

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/9

首次发现

来源

GitLost漏洞深度解析：GitHub AI代理如何被诱骗泄露私有仓库

hackernewshackernews2026/7/8

相关事实

待验证LLM在架构层面采用Transformer的注意力机制，每次推理在当前上下文窗口内独立完成，不存在跨会话的持久化状态77% 相似待验证LLM每次推理时仅处理当前输入的token序列，不保留跨会话的持久化状态（无状态性）73% 相似待验证LLM 的生成机制本质上是在训练分布的邻域内进行插值和外推，这使其极难产生真正跳出已知框架的数学洞察70% 相似部分验证LLM每次推理是无状态的，受上下文窗口有限性限制，本身没有持久记忆69% 相似待验证大语言模型采用自回归生成机制，在生成token时使用单向前向注意力，无法进行全局类型校验，易产生API幻觉69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/356355

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/356355

MCP

get_claim(id=356355)