待验证50% 置信事实精确时间
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
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
AI聚合平台免费用顶级模型？冷静分析与避坑指南
bilibili子非鱼EE2026/6/4
相关事实
待验证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 prediction76% 相似待验证大语言模型的推理速度受制于自回归生成的本质，每次只能生成一个token且依赖前序所有token，无法真正并行化71% 相似待验证Large language models are autoregressive generation models where each output step depends on the preceding context.71% 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69% 相似已验证大语言模型的Token生成过程是串行的，基于自回归机制，每个Token的生成都依赖于前一个Token69% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/61621MCP
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