研究人员证明了基于嵌入的机器学习表示中一个基本的信息论限制。他们的发现表明，如果嵌入维度选择不接近真实数据维度，准确性可能会突然崩溃。即使在标准的对比学习设置中，这种现象也会发生，其中监督仅限于距离比较，导致性能显著下降。 AI
影响 强调了嵌入维度的理论限制，表明仔细选择对于模型性能至关重要。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了机器学习的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2605.03346v1 Announce Type: cross Abstract: Embedding-based representations in Euclidean space $\mathbb{R}^d$ are a cornerstone of modern machine learning, where a major goal is to use the \emph{smallest dimension} that faithfully captures data relations. In this work, we p…