待验证50% 置信事实精确时间

自回归生成是当前主流大语言模型（如 GPT 系列）的核心解码范式：每次生成一个 token 并追加到序列末尾，循环直到遇到终止符

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/15

首次发现

来源

深入理解 KV Cache：大模型推理的空间换时间优化

涉及实体

自回归concept GPTmodel

相关事实

待验证GPT系列底层架构基于自回归语言模型，通过逐Token预测的方式生成文本77% 相似待验证主流大语言模型（如GPT系列、LLaMA、DeepSeek）采用自回归生成范式，生成第N个token时需以前N-1个token作为完整上下文输入75% 相似待验证自回归生成（Autoregressive generation）是所有GPT系列模型使用的文本生成范式74% 相似待验证传统大语言模型（如GPT-4标准推理模式）主要运行在类System 1模式下，通过一次前向传播直接生成答案74% 相似待验证GPT系列采用解码器路线，坚持自回归语言模型目标，通过扩大规模揭示了涌现能力现象73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/923479

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/923479

MCP

get_claim(id=923479)