待验证50% 置信事实精确时间
大模型幻觉现象根植于Transformer的自回归生成机制，模型在预训练阶段通过Next Token Prediction任务学习概率分布
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/12
首次发现
来源
AI Agent入门：原理、框架与企业级智能体搭建指南
bilibili大模型喂饭级教程2026/7/11
相关事实
待验证Transformer 在预训练阶段通过 Next Token Prediction 任务学习概率分布，每次输出本质是在给定上文条件下预测下一个词最可能是什么83% 相似待验证预训练的核心目标是让模型具备预测下一个词（Predict Next Token）的能力，基于Transformer架构中的因果注意力机制82% 相似已验证大型语言模型幻觉的根本原因在于其生成机制，模型本质上是概率预测系统，基于训练数据的统计模式预测下一个最可能的token77% 相似已验证大模型幻觉的技术本质在于模型在训练时学习的是语言模式的概率分布而非事实本身75% 相似待验证Decision Transformer将离线轨迹数据建模为因果序列生成问题，通过引入回报条件使模型能够在不与环境交互的情况下从静态数据集学习条件策略75% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/489804API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/489804MCP
get_claim(id=489804)