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无状态推理（Stateless Inference）指模型权重在推理阶段保持冻结，不会因用户使用历史自动更新，这与GPT等大语言模型的推理机制本质相同
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7/17/2026
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Verified大语言模型本质上是无状态函数，权重在推理时已经固定，不会随时间推移而学习75% similarUnverified大语言模型（LLM）在架构层面是无状态系统，每次推理调用是一次独立的前向传播计算，模型权重在推理阶段完全冻结73% similarUnverified大模型每次推理调用都是独立的前向传播过程，模型权重在推理阶段完全固定，没有机制在对话会话间保存状态73% similarUnverified传统大模型天然是无状态的，每次推理都是独立的前向传播过程，没有持久化的外部记忆，也没有与环境交互的接口69% similarUnverifiedLLM在推理阶段参数是冻结的，模型不会因用户交互而更新权重，因此本质上是无状态的69% similar
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