待验证80% 置信观点精确时间
LLMs do not understand knowledge the way humans do, but capture complex probability distributions in text through billions or trillions of parameters
1
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/2
首次发现
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涉及实体
相关事实
待验证LLM的知识以分布式方式编码于数十亿参数的权重矩阵中，而非以符号化的逻辑规则存储73% 相似已验证LLM本质上是基于海量文本训练的概率分布系统，每次输出都是对下一个最可能词元的采样，而非基于真实世界知识的检索与推理73% 相似待验证When LLMs are scaled to tens of billions or even trillions of parameters, emergent abilities such as reasoning, translation, and code generation arise.70% 相似已验证LLM的生成机制是基于概率的文本预测，而非真正'理解'代码语义69% 相似已验证大模型的核心原理是概率文字接龙，输出结果是概率采样而非确定性输出65% 相似
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