待验证50% 置信事实精确时间

基于Transformer架构的大型语言模型常被称为「黑箱」系统，包含数十亿甚至数万亿参数，即便开发者也无法精确解释模型为何得出特定输出

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/11

首次发现

来源

法官全程用AI判案仍享司法豁免？责任真空引发法律界深思

涉及实体

Transformertechnology 可解释性concept

相关事实

待验证主流大语言模型基于Transformer架构，通过预训练将知识压缩进数十亿乃至数千亿的模型权重中75% 相似待验证大语言模型本质上是概率系统，其输出具有随机性，内部推理过程是不透明的黑盒69% 相似待验证现代LLM通常包含数十亿至数千亿参数，基于Transformer架构通过海量文本预训练67% 相似待验证大模型应用开发不等于开发大模型，应用开发者将大模型作为黑盒，聚焦于输入输出的设计与调优67% 相似待验证大语言模型输出的非确定性源于 Transformer 解码阶段的随机采样机制，采样温度、Top-P 等参数决定每次生成内容可能不同67% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/897021

MCP

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