待验证50% 置信事实精确时间

大语言模型的训练目标是最大化下一个Token的预测概率而非最大化代码安全性，这两个目标在数学上不等价

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/18

首次发现

来源

如何信任AI生成的代码？一套开发者实用验证方法论

相关事实

已验证大语言模型的训练目标是预测下一个最可能出现的token，而非判断信息的真实性82% 相似部分验证大语言模型生成代码的底层机制是基于海量训练语料的条件概率预测，模型并不真正理解代码逻辑80% 相似待验证大语言模型优化的是代码看起来正确而非符合当前阶段需求，本质是预测下一个最可能token的概率统计机器，擅长复现训练语料高频模式80% 相似待验证主流LLM的预训练采用下一个token预测作为目标，优化的是语言建模损失而非事实准确性77% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/550083

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/550083

MCP

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