待验证50% 置信事实精确时间

国际象棋任务的词表只有约81个token，而自然语言词表通常在32,000到100,000以上

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/13

首次发现

来源

预训练与RL的Scaling Law：国际象棋实验揭示后训练算力分配规律

相关事实

待验证标准自回归语言模型的词表通常包含32,000到128,000个token63% 相似待验证对于英文代码1个token大约对应4个字符，100万token的上下文窗口大约等同于75万个英文单词62% 相似待验证大语言模型的上下文窗口有限，单次推理能处理的文本长度通常为数万至数十万Token61% 相似待验证15万token大约相当于10-12万英文单词的输入输出总量，换算成代码约为3000-5000行加上大量上下文对话和终端交互记录60% 相似待验证大语言模型按token数量计费，1个token约等于4个英文字符或1-2个中文字符60% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/742560

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/742560

MCP

get_claim(id=742560)