我们关注语言模型输出嵌入是否自然携带时间和空间结构。为此提出一种基于投影的极简方法：只需一小批已知时间或位置的种子样本，在嵌入空间上构造一条轴线，然后将待测文本或实体的向量投影到该轴上，投影值越大（或越小）即表示其在相应维度上越靠前。该过程完全黑盒、模型无关，仅使用嵌入本身，无需模型权重、内部激活或额外的探针训练，因而可以直接作用于仅提供 API 接口的现代嵌入模型。
在实验中，我们分别在公开的时间序列语料和地理标注数据集上验证了该方法。结果显示，投影排序能够恢复出清晰的年代顺序和地理分布，例如在新闻语料中，早期文章的投影值显著低于后期文章；在地点描述中，投影值随经纬度呈线性变化。由此证明，语言模型的输出嵌入确实编码了可供检索的时间和空间信息。
该技术的实用价值体现在两个方面：一是为解释性研究提供轻量工具，帮助分析模型内部是否捕获了特定的结构化知识；二是可直接用于下游任务，如时间排序、地理排名或自动标注，无需额外的微调或监督学习。
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