嵌入 (Embeddings) - 数据的向量表示 - 将通过使模型能够更有效地处理复杂信息，在未来十年内显著影响人工智能和机器学习的发展。与原始数据不同，嵌入以紧凑的数字形式捕获关系（例如，文本的语义含义，图像的视觉特征）。 这使得模型即使在标记数据有限的情况下也能更好地概括。 例如，像 Word2Vec 这样的词嵌入或 BERT 的标记嵌入已经改进了语言模型理解上下文的方式。 同样，像 ResNet 这样的系统中的图像嵌入有助于模型识别各种视觉输入中的模式。 这些技术减少了手动特征工程的需要，让开发人员可以专注于更高级别的架构决策。
一个关键的影响领域将是多模态人工智能系统，其中来自不同数据类型（文本、图像、音频）的嵌入被组合在一起。 例如，像 OpenAI 的 CLIP 这样的项目使用对齐的嵌入来链接文本和图像，从而实现零样本分类（例如，将一张未见过的照片描述为“一只在雪地里玩耍的狗”）。 嵌入还将提高效率：用于常见任务的预训练嵌入（例如，使用 Sentence-BERT 进行句子相似度计算）让开发人员可以重用组件，而不是从头开始训练模型。 在推荐系统中，用户和项目（例如，电影、产品）的嵌入简化了个性化匹配的计算。 这种灵活性将降低构建专用人工智能工具的门槛，尤其是在数据稀疏或异构的医疗保健或机器人等领域。
但是，仍然存在挑战。 嵌入可能会从训练数据中继承偏差，需要仔细的整理和去偏技术。 扩展高维数据（例如，3D 医学扫描）或动态输入（例如，实时传感器流）的嵌入将需要更好的压缩和更新机制。 未来的进展可能包括用于创建没有标记数据的嵌入的自监督方法，或者使嵌入可解释以进行调试的技术。 边缘计算可以利用轻量级嵌入来实现设备上的 AI，从而减少对云的依赖。 对于开发人员来说，及时了解库（例如，Hugging Face Transformers，用于相似性搜索的 FAISS）和调整嵌入的最佳实践（例如，维度选择，微调）对于最大化它们的效用同时降低风险至关重要。