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 (根据周围数据而变化) 比静态嵌入更有效，用于自然语言理解和生成等任务。
此外，自监督学习和无监督学习方法的进步正在逐渐减少对手动预训练嵌入的依赖。这些较新的技术允许模型直接从原始数据中学习，而不需要预定义的嵌入。虽然这可能会导致更具动态性和适应性的表示，但嵌入在许多领域仍然发挥着重要作用，特别是在需要高质量、特定于任务的表示的环境中。
嵌入可能会继续发展而不是过时。未来的进步可以使它们更强大，适应性更强，使它们能够更好地捕捉复杂，多模式和时间关系。即使其他方法变得更加突出，嵌入预计仍将是许多机器学习管道的核心组成部分。