A Hipótese da Representação Platônica é uma teoria sobre como diferentes sistemas de IA aprendem e representam o mundo real. A teoria argumenta que, embora diferentes sistemas de IA possam aprender de maneiras distintas (por exemplo, imagens, texto, etc.), suas representações internas eventualmente convergem. Essa perspectiva se baseia na intuição de que todos os dados (imagens, texto, som, etc.) são projeções de alguma realidade subjacente. A teoria também explora como medir a consistência das representações e os fatores que levam a essa consistência, como a pressão de tarefas e dados, e o aumento da capacidade do modelo. Além disso, discute o significado e as limitações dessa convergência.