研究质疑相似度分数作为结构证据

2026年10月28日，arXiv 人工智能板块刊出一项 NeurIPS 2026 LP4FM 海报研究，作者 Saman Rahbar 指出，相似度分数常被当作模型与大脑共享结构、或跨语言共享结构的证据，但结构被破坏后分数仍可能维持高位。该研究用跨 17 种语言的语法性探针检验跨语言迁移，发现语言距离越远迁移越差，相关系数 r = -0.66；但探针自身准确率沿同一轴线下滑，在其中 4 种语言上仅达随机水平，剔除这 4 种语言后解释方差减半。研究据此认为，相似度分数不等于结构，并提示脑对齐与跨语言迁移测量中存在陷阱。目前该工作处于论文发布阶段，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。