虽然嵌入是许多人工智能应用程序中的基础技术，但它们在不久的将来不太可能完全过时。然而，新的方法和模型不断出现，可能会在特定的上下文中补充或取代传统的嵌入。例如，基于转换器 (如BERT和GPT) 的模型已经表明，上下文嵌入 (根据周围数据而

异常检测是网络监控中的一项关键技术，帮助识别网络流量中不寻常的模式或行为。它通过建立正常活动的基准来进行工作，这可以包括典型的数据流、用户访问模式和带宽使用情况。当网络活动明显偏离这一基准时，系统会将这些情况标记为潜在异常。这一点至关重要，

“嵌入可以通过有标签的数据进行微调，过程调整它们的表示，以便更好地捕捉手头任务的特定细微差别。最初，嵌入是在大型数据集上进行预训练的，这使得它们能够捕捉一般的关系和含义。然而，当你有一个特定的任务时，比如情感分析或图像分类，微调使得模型能够