研究提出了一种新方法ProbeX，解决了在嵌入模型权重和语言联合空间中训练模型的挑战。ProbeX能在单层中有效映射大模型权重，实现零样本分类和检索。研究还探讨了不同模型在语言知识编码上的差异，提出了基于结构的排序方法，并研究了神经网络权重空间的特性。通过模型树遗传恢复任务，成功重建了复杂模型树结构，为模型作者鉴定和互联网索引提供支持。