已验证80% 置信事实时间未知

大语言模型本质上是无状态函数，权重在推理时已经固定，不会随时间推移而学习

8

来源数

80%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/2

首次发现

来源

高效Claude.md文件编写指南：核心原则与最佳实践

bilibilizidea2015

涉及实体

相关事实

待验证大语言模型本身是无状态的，其所有知识编码在训练后固定不变的神经网络权重中，单次推理完成后中间状态归零81% 相似待验证大语言模型（LLM）在架构层面是无状态系统，每次推理调用是一次独立的前向传播计算，模型权重在推理阶段完全冻结79% 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78% 相似待验证语言模型的输出立场是高度可塑的，取决于上下文设定而非固定的信念78% 相似待验证大模型每次推理调用都是独立的前向传播过程，模型权重在推理阶段完全固定，没有机制在对话会话间保存状态77% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/37936

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/37936

MCP

get_claim(id=37936)