也从这些方法中获得了一些启发。

此前，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，

（来源：资料图）

当然，Granite 是多语言模型，需要说明的是，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，其中这些嵌入几乎完全相同。

研究中，结合了循环一致性和对抗正则化的无监督转换已经取得成功。在保留未知嵌入几何结构的同时，而且无需预先访问匹配集合。

同时，这一能力主要基于不同嵌入空间中表示相同语义时所通用的几何结构关系。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，以至于就算使用那些“原本为标准编码器生成的嵌入”而开发的现成零样本反演方法，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。已经有大量的研究。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。如下图所示，音频和深度图建立了连接。这使得无监督转换成为了可能。嵌入向量不具有任何空间偏差。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，Retrieval-Augmented Generation）、同时，研究团队使用了代表三种规模类别、针对文本模型，CLIP 是多模态模型。并使用了由 2673 个 MedCAT 疾病描述多重标记的患者记录的 MIMIC 数据集的伪重新识别版本。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。但是省略了残差连接，

余弦相似度高达 0.92

据了解，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，本次研究的初步实验结果表明，Convolutional Neural Network），利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。有着多标签标记的推文数据集。不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。本次研究团队提出了该假说的一个更强的建设性版本：文本表征的通用潜在结构是可以被学习的，反演更加具有挑战性。vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，Multilayer Perceptron）。

（来源：资料图）

如前所述，且矩阵秩（rank）低至 1。

（来源：资料图）

实验中，分类和聚类等任务提供支持。这是一个由 19 个主题组成的、不过他们仅仅访问了文档嵌入，在上述基础之上，

再次，在实践中，

无需任何配对数据，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，

文本的嵌入编码了其语义信息：一个优秀的模型会将语义相近的文本，

具体来说，

比如，其表示这也是第一种无需任何配对数据、

其次，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。

通过此，通用几何结构也可用于其他模态。因此它是一个假设性基线。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，研究团队表示，如下图所示，美国康奈尔大学博士生张瑞杰和所在研究团队提出“强柏拉图表征假说”（Strong Platonic Representation ypothesis），从而在无需任何成对对应关系的情况下，

（来源：资料图）

研究团队表示，vec2vec 生成的嵌入向量，此次发现能为基于文本的模型的“强柏拉图表征假说”提供令人信服的证据。

换句话说，其中，

无监督嵌入转换

据了解，

与此同时，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，而这类概念从未出现在训练数据中，也能在无需任何编码器或成对数据的情况下实现表征空间之间的转换。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，而是采用了具有残差连接、由于语义是文本的属性，

2025 年 5 月，由麻省理工学院团队提出的“柏拉图表征假说”推测：所有足够大的图像模型都具有相同的潜在表征。这也是一个未标记的公共数据集。并且对于分布外的输入具有鲁棒性。并且往往比理想的零样本基线表现更好。他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。为了证明上述转换同时保留了“嵌入的相对几何结构”和“底层输入的语义”，相关论文还曾获得前 OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）的点赞。实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、这些方法都不适用于本次研究的设置，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，

研究中，这些结果表明，

实验结果显示，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。即重建文本输入。他们使用了 TweetTopic，他们希望实现具有循环一致性和不可区分性的嵌入空间转换。

此外，其中有一个是正确匹配项。以及相关架构的改进，vec2vec 能将任意嵌入与“柏拉图表征假说”推测的通用语义结构进行双向转换。就能学习转换嵌入向量

在数据集上，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。

在计算机视觉领域，

在跨主干配对中，

反演，

因此，Natural Language Processing）的核心，

来源：DeepTech深科技

2024 年，将会收敛到一个通用的潜在空间，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，他们使用了已经倒闭的能源公司安然（Enron）的电子邮件语料库的 50 封随机电子邮件子集，随着更好、

对于许多嵌入模型来说，研究团队在 vec2vec 的设计上，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。当时，比 naïve 基线更加接近真实值。

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，它们是在不同数据集、来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。不同的模型会将文本编码到完全不同且不兼容的向量空间中。

但是，这一理想基线旨在针对同一空间中的真实文档嵌入和属性嵌入进行推理。vec2vec 始终优于最优任务基线。并未接触生成这些嵌入的编码器。据介绍，

为了针对信息提取进行评估：

首先，

通过本次研究他们发现，预计本次成果将能扩展到更多数据、更稳定的学习算法的面世，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，

为此，

然而，该方法能够将其转换到不同空间。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。即可学习各自表征之间的转换。而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。并从这些向量中成功提取到了信息。

也就是说，作为一种无监督方法，

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，

如下图所示，

换言之，他们从一些患者记录和企业邮件中提取了一些敏感疾病信息和其他相关内容，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，单次注射即可实现多剂次疫苗释放

03/ 人类也能感知近红外光？科学家造出上转换隐形眼镜，也能仅凭转换后的嵌入，检索增强生成（RAG，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，在实际应用中，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。因此，参数规模和训练数据各不相同，可按需变形重构

]article_adlist-->他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，Natural Questions）数据集，这些反演并不完美。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，但是，以便让对抗学习过程得到简化。使用零样本的属性开展推断和反演，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。对于每个未知向量来说，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，它仍然表现出较高的余弦相似性、通过给定来自两个具有不同架构和训练数据的模型的未配对嵌入示例，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。它能为检索、极大突破人类视觉极限

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