待验证60% 置信事实精确时间

大语言模型采用自回归生成机制，在每一步仅根据概率分布采样下一个token，每个token的生成以前序所有token为条件形成链式概率依赖

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/16

首次发现

来源

DSL如何让大语言模型输出更可靠：原理与实践

相关事实

待验证大语言模型采用自回归方式生成文本，每个token的产出依赖于之前所有token构成的上下文，遵循概率链式法则83% 相似部分验证LLM采用自回归生成机制，每一步仅根据概率分布采样下一个token79% 相似待验证传统自回归推理中，模型每一步只能基于已有上下文预测下一个token，是串行依赖关系78% 相似待验证自回归生成模型在每一步基于前文概率分布采样下一个 token，当某种重复模式获得略高概率后会形成正反馈循环导致重复退化76% 相似已验证大语言模型在生成每个词元时，是在对词汇表中所有可能的下一个词进行概率采样，而非确定性地选择唯一答案76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/530840

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/530840

MCP

get_claim(id=530840)