כתבה
arXiv cs.AI ·
שיקום סימנים זמניים וגאוגרפיים מאמצני שפה
Recovering Temporal and Geographic Signals from Language Model Embeddings
אנחנו חוקרים את האפשרות לשיקום סימנים זמניים וגאוגרפיים מאמצני שפה. המאמר עוסק בשיטה חדשה לניתוח אמצני שפה שמאפשרת לשיקום סימנים זמניים וגאוגרפיים. השיטה נקראת LangGraph.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.05721v1 Announce Type: new Abstract: Understanding whether language-model embeddings encode structured real-world information is important for both representation analysis and information retrieval. We study this question for temporal and geographic signals using a simple projection-based method that operates directly on output embeddings. Given a small set of seed examples, the method defines an axis in embedding space and ranks texts or entities by their projection onto that axis. Our approach is fully black-box and model-agnostic: it requires only embeddings, without access to model weights, internal activations, auxiliary probes, or additional training. This makes it applicable to modern embedding models available only through APIs and provides a lightweight way to analyze w
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית