待验证70% 置信事实精确时间

LLM采用自回归方式生成文本，每次只产出一个token，且下一个token的生成必须等待前一个token完成

2

来源数

70%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/7

首次发现

来源

AdaptiveSpec：免训练推测解码方案提速56%的技术解析

涉及实体

LLMconcept 自回归concept

相关事实

已验证LLM基于Transformer架构采用自回归（Autoregressive）方式生成文本，每次前向传播只预测一个token，然后将该token追加到输入序列再预测下一个token76% 相似待验证LLM采用自回归方式生成文本，每次只生成一个token并追加到输入序列，生成100个token需要执行100次完整的模型前向传播73% 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% 相似待验证LLM 模型本身没有记忆，每一轮 Loop 都要从第一条 message 开始把整个消息数组重新发送一次，之前的内容每轮都要重新计费70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/869114

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/869114

MCP

get_claim(id=869114)