待验证50% 置信事实精确时间
Autoregressive Generation is a process where the model generates one token at a time, appending it to the existing sequence as input for the next prediction
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
Core Methodology of Prompt Engineering: A Systematic Deep Dive from Principles to Practice
bilibili大模型研究所2026/5/27
相关事实
待验证模型生成是自回归（Autoregressive）的串行过程，每次只生成一个Token，导致输出阶段无法充分并行化，计算强度高于输入编码阶段76% 相似待验证语言模型通过自回归生成（Autoregressive Generation）工作：给定所有前序Token，预测下一个Token的概率分布并采样输出72% 相似待验证自回归生成是指模型每次根据前面已有的所有token来预测下一个token，逐步展开直到生成完整代码块71% 相似待验证LLMs use an autoregressive generation mechanism — predicting the next most likely token based on existing context, one at a time69% 相似待验证元胞自动机是一种离散的计算模型，由规则网格构成，每个元胞处于有限状态之一，系统按照固定的局部规则同步更新每个元胞的状态68% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/51731MCP
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