待验证50% 置信事实精确时间
提示工程的理论基础在于Transformer架构的自回归生成特性，模型输出质量高度依赖输入的结构化程度
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
Harness Engineering: A Practical Guide to AI Programming — From Prompts to Mastery
bilibili图灵诸葛讲Java2026/5/28
相关事实
待验证在传统Transformer架构中，每个token的计算量是固定的，而思维链（Chain-of-Thought）技术通过让模型生成中间推理步骤来增加有效计算量79% 相似待验证当前主流大语言模型采用Transformer架构的自回归生成机制，逐Token从左到右生成，无法在生成后回头修改已输出的推理步骤76% 相似待验证现代大模型基于Transformer架构，每生成一个token都需要对模型全部参数执行一次前向传播75% 相似待验证Transformer架构中模型参数量与推理延迟之间呈近似线性关系74% 相似待验证少样本提示利用Transformer架构的上下文学习能力，模型无需更新参数仅凭上下文示例就能推断期望的输出格式73% 相似
引用此条事实
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