- 플라톤의 이상적인 형태가 AI를 통해 현실화될 가능성 제시 🍎.
- 서로 다른 AI 모델들이 유사한 신경망 구조를 공유하는 현상 발견 🤝.
- 모델 크기가 커질수록 벡터 표현이 수렴하며 현실 세계 반영 정확도 향상 🧠.
- 다양한 형태의 데이터 학습이 모델의 벡터 표현 능력 향상에 기여 🖼️.
- AI 모델의 정보 처리 방식이 인간 두뇌와 유사한 부분 존재 💡.
- 모델 스케일링을 통해 벡터 임베딩 학습 시간 단축 가능성 시사 ⏱️.
- AI 발전을 통해 철학적 이론들이 검증 또는 반증될 수 있음 🧐.