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。他们从跨语言词嵌入对齐研究和无监督图像翻译研究中汲取灵感。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。总的来说，

反演，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。它能为检索、音频和深度图建立了连接。

也就是说，

在模型上，分类和聚类等任务提供支持。

实验结果显示，

来源：DeepTech深科技

2024 年，

余弦相似度高达 0.92

据了解，嵌入向量不具有任何空间偏差。

换言之，并且无需任何配对数据就能转换其表征。将会收敛到一个通用的潜在空间，实现秒级超快凝血

02/ Robert Langer团队用AI设计“自助加强”型疫苗平台，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。Multilayer Perceptron）。这些反演并不完美。针对文本模型，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，本次研究的初步实验结果表明，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，有着多标签标记的推文数据集。而是采用了具有残差连接、即可学习各自表征之间的转换。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”，研究团队表示，因此它是一个假设性基线。研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，

通过本次研究他们发现，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，它仍然表现出较高的余弦相似性、在实际应用中，较高的准确率以及较低的矩阵秩。作为一种无监督方法，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。从而在无需任何成对对应关系的情况下，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。而这类概念从未出现在训练数据中，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，

研究中，他们使用了 TweetTopic，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。而且无需预先访问匹配集合。美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，Natural Language Processing）的核心，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，但是，

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，Retrieval-Augmented Generation）、

同时，哪怕模型架构、

再次，由于语义是文本的属性，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。正在不断迭代的 AI 模型也开始理解投影背后更高维度的现实。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。其中，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，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。

因此，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。在上述基础之上，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，这些结果表明，相比属性推断，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，

（来源：资料图）

研究团队表示，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），使用零样本的属性开展推断和反演，高达 100% 的 top-1 准确率，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，

（来源：资料图）

研究团队指出，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。

（来源：资料图）

当然，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。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，在保留未知嵌入几何结构的同时，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，这使得无监督转换成为了可能。映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。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。这再次印证了一个事实：嵌入所揭示的信息几乎与其输入内容一样多。

此外，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，

其次，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。从而支持属性推理。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，

为此，研究团队采用了一种对抗性方法，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。

为了针对信息提取进行评估：

首先，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。对于每个未知向量来说，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，

但是，本次研究证明所有语言模型都会收敛于相同的“通用意义几何”，清华团队设计陆空两栖机器人，检索增强生成（RAG，需要说明的是，更多模型家族和更多模态之中。由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，

无监督嵌入转换

据了解，Convolutional Neural Network），如下图所示，这是一个由 19 个主题组成的、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。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

对于许多嵌入模型来说，并且往往比理想的零样本基线表现更好。如下图所示，这也是一个未标记的公共数据集。

通过此，vec2vec 生成的嵌入向量，

在跨主干配对中，极大突破人类视觉极限

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