MIT研究揭示，不同架构的AI模型在处理物质理解任务时，尽管训练数据和方式各异，但随着性能提升，其内在认知逐渐趋同。这一现象不仅限于科学领域，在图像与文本模型对’猫’的理解上也得到验证。研究表明，通过表征对齐度可评估模型是否接近真理，且小规模模型通过模仿高性能模型也能达到相似效果，为未来实现算力自由提供了新路径。
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