待验证50% 置信事实精确时间

LLM本质上是无状态的推理引擎，每次调用模型时所有记忆都必须以文本形式塞入上下文窗口

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/17

首次发现

来源

ContextVault：为团队AI协作打造共享记忆层

相关事实

部分验证LLM每次推理是无状态的，受上下文窗口有限性限制，本身没有持久记忆81% 相似待验证LLM的记忆依赖于上下文窗口，即模型在单次推理时能够处理的最大Token数量80% 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78% 相似待验证LLM本质上是无状态的文本预测系统，没有感知当前运行环境的原生能力78% 相似待验证LLM 本质上是自回归文本生成模型，并非专为长程任务规划设计78% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/541355

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/541355

MCP

get_claim(id=541355)