待验证60% 置信事实精确时间

传统的LLM是「无记忆」的，每一次API调用都是独立的，模型本身不会记住上一轮对话的内容

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/29

首次发现

来源

无状态数据库：AI智能体记忆的轻量化方案详解

涉及实体

相关事实

待验证大语言模型本身是无状态的，每次请求都是独立计算；所谓“记得”通常依赖两种机制：一是将历史对话拼接进当前提示词（上下文窗口），二是通过外部存储（如向量数据库、文件系统）做检索增强生成（RAG）。72% 相似待验证大语言模型的「健忘」源于其无状态（stateless）的推理架构，每次调用 API 时模型仅处理当前请求中传入的 token 序列，不保留任何跨请求的内部状态72% 相似待验证大语言模型本质上是无状态的函数，模型的记忆完全依赖于上下文窗口中的内容70% 相似待验证大语言模型的幻觉是当前所有主流LLM的固有特性，无法通过提示词工程彻底消除70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/817504

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/817504

MCP

get_claim(id=817504)