待验证60% 置信事实精确时间

one-hot编码将每个词表示为词表大小维度的稀疏向量，任意两个one-hot向量的余弦相似度恒为0

2

来源数

60%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/23

首次发现

来源

词向量到大语言模型：AI 2.0技术演进全解析

相关事实

待验证陈景润证明了'1+2'，即任何一个大偶数N要么可以写成两质数之和，要么可以写成一个质数加两个质数的乘积60% 相似待验证1M 上下文意味着模型可以一次性处理约 75 万个英文单词或数十万行代码59% 相似待验证近义词归一化可通过Sentence-BERT等句嵌入模型将词语映射为稠密向量，再通过余弦相似度计算语义接近程度59% 相似已验证余弦相似度是衡量两个向量方向接近程度的指标，值域在-1到1之间，越接近1表示语义越相似59% 相似已验证语义检索基于余弦相似度等数学度量而非简单的关键词匹配58% 相似

引用此条事实

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