我刚刚陷入了一个叫做“柏拉图表征假说”的兔子洞，这让我感到困惑。 基本上，随着AI模型变得越来越大、能力越来越强，它们的内部表征开始趋同。视觉模型、语言模型、不同的架构。它们都在慢慢逼近同一个现实的基础模型。 如果这一点成立，那将是一个巨大的解锁。我们可以在模型之间进行翻译，而不是把每个模型当作一个封闭的黑箱，跨系统重用可解释性成果，也许可以在表征层面对齐模型，而不仅仅是通过监管输出。 更疯狂的含义是哲学上的。也许意义不仅仅是人类的约定。也许现实中存在自然坐标，而足够强大的学习者不断重新发现它们。 那么，究竟是什么驱动了这种趋同？是数据、目标，还是某种深层的简单性偏见？它在哪里会破裂？