Unverified60% confidenceFactExact time
大语言模型采用自回归方式生成文本，每个token的产出依赖于之前所有token构成的上下文，遵循概率链式法则
2
Sources
60%
Confidence
Long-term
Relevance
7/9/2026
First Seen
Sources
FTPO：从训练层面根治AI重复循环的新方案
hackernewshackernews7/7/2026
Related Claims
Unverified大语言模型采用自回归生成机制，在每一步仅根据概率分布采样下一个token，每个token的生成以前序所有token为条件形成链式概率依赖83% similarVerified大语言模型在生成每个词元时，是在对词汇表中所有可能的下一个词进行概率采样，而非确定性地选择唯一答案80% similarUnverified语言建模将一段文本的联合概率分解为每个词在其前文条件下的条件概率之积79% similarUnverified自回归模型将文本生成建模为条件概率链，生成一段1000个token的文本需要执行1000次前向推理，且每次推理的计算量随上下文窗口增长而增加79% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/396326API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/396326MCP
get_claim(id=396326)