待验证50% 置信事实精确时间
LLM以自回归方式生成文本，逐个预测下一个token，每次预测都基于此前的全部上下文
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/14
首次发现
来源
相关事实
已验证LLM以自回归方式逐token生成输出，每个词的选择基于当前上下文的概率采样84% 相似待验证LLM通过预测'当前上下文中最可能出现的下一个Token'来生成代码81% 相似待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列78% 相似已验证LLM基于Transformer架构采用自回归（Autoregressive）方式生成文本，每次前向传播只预测一个token，然后将该token追加到输入序列再预测下一个token77% 相似待验证现代 LLM 的核心能力在于「下一个 Token 预测」，通过统计语言模式生成连贯文本，而非真正理解语义77% 相似
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