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该论文表明，仅通过对激活值进行广义普罗克鲁斯特分析，就能将五个参数冻结、独立训练的模型（四个 Transformer 模型和一个状态空间模型）对齐到共享的表征空间，在最终层上实现 0.91–0.93 的留出集检索准确率；同时，论文也报告了一项负面结果：在这些模型之间进行路由选择，表现并不优于始终使用最强的模型。
本文提出一种利用对齐的KV缓存变换在异构多智能体系统间进行密集潜在通信的方法，相比基于文本的方法，性能更优且计算成本更低。