待验证50% 置信事实精确时间
典型的 LLM 采用自回归（autoregressive）生成方式，逐 token 预测且每步输出作为下一步输入形成循环
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/27
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM采用自回归方式生成文本，每次只生成一个Token，生成N个Token需要N次前向推理，延迟与输出长度呈线性关系79% 相似待验证LLMs use an autoregressive generation mechanism — predicting the next most likely token based on existing context, one at a time78% 相似待验证LLM以自回归方式生成文本，逐个预测下一个token，每次预测都基于此前的全部上下文78% 相似待验证LLM 本质上是基于统计模式的下一个 token 预测机器，输出是给定上下文下概率最高的文本序列76% 相似已验证LLM以自回归方式逐token生成输出，每个词的选择基于当前上下文的概率采样76% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/954239MCP
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