深度分析 傅立葉特徵與頻譜收斂:語言模型中數字表徵的幾何可分性研究 研究發現語言模型在自然語言預訓練中會出現數字的週期性表示。本文指出透過傅立葉頻譜能看到明顯周期性尖峰,但這些頻譜不保證數字餘數類別可線性分離。實驗顯示資料的共現結構、模型架構、優化器與分詞策略共同決定是否出現可用於模數分類的幾何特徵。這影響數字處理與模型可解釋性的研究方向。