待验证50% 置信观点精确时间
LLM的注意力机制被输入中存在的token激活，不存在的token不产生激活信号，因此无论模型规模多大这一盲点都不会消失
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM无法从机制层面区分哪些token是指令、哪些是数据，因为所有输入在进入注意力层前都被统一转换为嵌入表示79% 相似待验证LLM在架构层面采用Transformer的注意力机制，每次推理在当前上下文窗口内独立完成，不存在跨会话的持久化状态76% 相似待验证由于LLM基于注意力机制的架构难以精确区分要处理的数据与要遵守的指令，提示注入攻击目前没有纯模型层面的完美解法74% 相似已验证LLM产生幻觉的深层机制在于模型被优化为生成'听起来合理'的文本而非'事实准确'的文本，模型没有独立的知识检索模块72% 相似部分验证LLM每次推理是无状态的，受上下文窗口有限性限制，本身没有持久记忆70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/926646MCP
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