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正文
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评论
社区围绕一篇关于不同模型表示空间同构映射的论文展开技术探讨，部分人尝试给出数学对齐方案，另一些人则质疑论文深度、命名合理性及实际可行性。
认为可通过几何或组合方法恢复空间映射
- 假设成对距离单调保持，可借助最远点对、最大单形或偏序集最长链等局部结构签名来匹配顶点，进而求解刚性变换或同构，比通用图同构更省算力（少数人） > 可先找两嵌入中直径最远的点对假设为同一对，再逐步匹配并求解刚性变换（@srean）
质疑论文细节不足且新颖性存疑
- 有数学背景的读者认为文章阐述多而细节少，不符合严格数学论文预期，怀疑其实际意义（少数人） > 以数学背景看，此文细节偏少而阐述偏多，令人怀疑其新颖性（@ironSkillet）
反感“柏拉图表示假说”这一命名
- 认为名称附带奇怪语义包袱，浪费了一个好名字（少数人） > 此假说名称附带奇怪包袱，浪费了好名字（@stephantul）
认为训练充分的LLM内部是随机噪声无可挖掘
- 论证LLM近似通用概率函数，训练至极限后所有规律已被因子化，任何试图理解其表示的研究注定失败（少数人） > 训练至极限的LLM近似通用概率函数，其内部如同白噪声，任何规律都已被压缩掉（@rhelz）
强调相似不等于可执行，跨模型潜表示转换会失败
- 即便使不同LLM嵌入相似，缺失的极少解释力恰是隐藏状态可执行的关键，简单嵌入模型可行但深层潜表示映射无用（少数人） > 跨模型嵌入即便相似，缺失的微小解释力恰恰导致隐藏状态无法在另一模型中执行（@dankai）
认为嵌入含可恢复信息但受压缩与暴露限制
- 嵌入本质有可恢复数据，但维度压缩越甚信息越稀释；且实际中少有人公开向量，应用有限（少数人） > 嵌入中确有可恢复信息，但维度压缩越厉害信息越稀释，且少有人暴露向量（@fennecfoxy）
有价值的补充
- 有用户指出该帖为重复内容，论文已迭代至版本4，原帖为版本1，并提示OpenReview上有相关审稿讨论可供参考。