待验证50% 置信事实精确时间
LLM采用自回归方式生成文本，每次只生成一个Token，生成N个Token需要N次前向推理，延迟与输出长度呈线性关系
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/8
首次发现
来源
相关事实
待验证大模型推理的自回归生成需要逐Token串行输出，生成N个Token需要N次前向传播78% 相似待验证LLM 的自回归生成特性决定了输出是逐 Token 的流式传输，在前端产生流式接收、增量 DOM 更新、不完整 Markdown 容错解析等工程需求73% 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Token71% 相似待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列71% 相似待验证LLM每次推理时仅处理当前输入的token序列，不保留跨会话的持久化状态（无状态性）71% 相似
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