Unverified50% confidenceFactExact time
Transformer的自注意力机制天然是无记忆的，每次推理从零开始，仅依赖当前输入的上下文窗口
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7/21/2026
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UnverifiedTransformer的无状态特性源于多头自注意力机制，模型权重在推理阶段严格冻结，不存在跨请求的隐状态传递84% similarUnverifiedTransformer 架构的自注意力机制在推理阶段表现为纯函数映射，不保留任何跨调用的内部状态82% similarVerifiedTransformer的注意力机制缺乏随时间动态迭代的误差修正循环，这是其与生物注意力机制的根本分野81% similarVerified标准 Transformer 的 Self-Attention 机制需要对整个输入序列做全局计算，天然不适合边输入边处理的流式场景81% similarUnverifiedTransformer架构中的因果掩码在注意力矩阵中将未来位置置零，从结构层面强制实现单向因果性，既支持训练时并行处理，又在推理时保持时间因果顺序79% similar
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