已验证65% 置信事实精确时间

大模型本质上是无状态的，多轮对话通过将历史对话记录随每次请求一并发送给模型实现

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/14

首次发现

来源

Spring AI完整教程：ChatModel、RAG与MCP实战指南

相关事实

待验证早期大模型对话是无状态的，模型在推理时仅处理当前输入的token序列，不存在跨请求的内部状态持久化81% 相似待验证多轮对话的实现方式是每次请求时将之前所有的对话历史全部重新输入给模型，而非模型具有真正的记忆能力80% 相似待验证传统大模型本质上是一个无状态的函数，每次对话都从空白开始，上下文窗口超出长度限制便会被截断78% 相似已验证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77% 相似待验证模型是无状态的，每次调用都会重发整个对话，因此理解机制有助于节省Token。76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/504059

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/504059

MCP

get_claim(id=504059)