降维被认为有害（有时）

这篇来自ArXiv的文章可能讨论了在人工智能背景下，特别是大型语言模型（LLM）中，降维技术的局限性和潜在的缺点。它表明，虽然降维可能是有益的，但它并非总是最佳方法，有时会导致负面后果。评论可能会深入探讨应用这些技术时出现信息丢失、计算效率低下或其他问题的情况。

• •降维虽然有用，但并非总是最佳方法。
• •这篇文章可能会突出降维可能有害的情况。
• •上下文可能在人工智能领域，特别是LLM中。