虽然在计算机科学（特别是AI领域）经常一起出现，但在英文原本的**语意逻辑（Semantics）**上，Transform 和 Embedding 表达的并不是同一个概念。
核心语义区别
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Transform (变换)
- 词源： Trans- (across/change) + forma (shape)。
- 核心语意： 彻底的形态、性质或结构的改变。侧重于**“过程”** (Process)。
- 英文语感： “From X to Y.”（从 X 变成了 Y）。
- 直观例子： 变形金刚（汽车变成机器人）、傅里叶变换（时域信号变为频域信号）。
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Embedding (嵌入)
- 词源： Em- (in) + bed (to fix/place)。
- 核心语意： 将一个物体深深地、牢固地安置在另一个环境或介质中。侧重于**“空间关系”** (Spatial Relationship) 和**“包含”**。
- 英文语感： “X inside Y.”（把 X 放进 Y 的体系里）。
- 直观例子： 钻石镶嵌在岩石里、随军记者。
在 AI/数学语境下的差异
虽然在代码中都是“输入向量，输出向量”，但设计哲学不同：
| 维度 | Transform (变换) | Embedding (嵌入) |
|---|---|---|
| 侧重点 | 操作 (Operation) | 表达 (Representation) |
| 目的 | 改变数据以进行计算或提取特征。 | 将离散的物体（如单词）映射到一个连续的空间里。 |
| 形象比喻 | 烹饪：把生鸡蛋变成煎蛋。性质变了。 | 排座次：把一个人安排到电影院的某个特定座位坐标 (x, y) 上。人没变，但他在这个空间里有了位置。 |
| 数学直觉 | (处理) | (映射/投影) |
总结
- 想表达“把一种形式改写成另一种形式”，用 Transform。
- 想表达“把一个独立的个体映射到一个更大的空间/体系中去保留其特征”，用 Embedding。
在 LLM（如 BERT、GPT）中，通常先进行 Embedding（将单词映射到向量空间，确定其语义位置），然后再通过 Transformer 层对这些向量进行变换，以提取深层逻辑关系。