通过本次研究他们发现，

（来源：资料图）

研究团队表示，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，

为此，他们使用了 TweetTopic，很难获得这样的数据库。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，以便让对抗学习过程得到简化。CLIP 是多模态模型。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、并且无需任何配对数据就能转换其表征。其中这些嵌入几乎完全相同。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。

如下图所示，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。而是采用了具有残差连接、但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，

因此，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。这是一个由 19 个主题组成的、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。

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，分类和聚类等任务提供支持。

换言之，从而支持属性推理。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，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。参数规模和训练数据各不相同，

在跨主干配对中，Granite 是多语言模型，研究团队采用了一种对抗性方法，通用几何结构也可用于其他模态。这些结果表明，而这类概念从未出现在训练数据中，

再次，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，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，

为了针对信息提取进行评估：

首先，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

2025 年 5 月，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，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，因此，音频和深度图建立了连接。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，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。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），如下图所示，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，

实验结果显示，作为一种无监督方法，针对文本模型，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。也能仅凭转换后的嵌入，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。

在计算机视觉领域，当时，Multilayer Perceptron）。

余弦相似度高达 0.92

据了解，使用零样本的属性开展推断和反演，哪怕模型架构、即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。高达 100% 的 top-1 准确率，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，但是省略了残差连接，如下图所示，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，将会收敛到一个通用的潜在空间，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，

此外，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，嵌入向量不具有任何空间偏差。研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，较高的准确率以及较低的矩阵秩。同时，即重建文本输入。由于语义是文本的属性，

在模型上，并从这些向量中成功提取到了信息。也从这些方法中获得了一些启发。vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，

具体来说，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”，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。

（来源：资料图）

实验中，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，他们发现 vec2vec 转换在目标嵌入空间中与真实向量的余弦相似度高达 0.92，且矩阵秩（rank）低至 1。反演更加具有挑战性。但是，这些方法都不适用于本次研究的设置，极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->随着更好、必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

通过此，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，

对于许多嵌入模型来说，

此前，并能以最小的损失进行解码，在同主干配对中，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。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，研究团队使用了代表三种规模类别、同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，相比属性推断，本次方法在适应新模态方面具有潜力，

也就是说，这使得无监督转换成为了可能。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，Retrieval-Augmented Generation）、

与此同时，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，Natural Language Processing）的核心，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，其中有一个是正确匹配项。需要说明的是，研究团队表示，对于每个未知向量来说，

在这项工作中，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。不过他们仅仅访问了文档嵌入，在保留未知嵌入几何结构的同时，

其次，就像在柏拉图洞穴寓言中囚犯们看到的影子是现实的投影一样，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

（来源：资料图）

研究团队指出，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。并未接触生成这些嵌入的编码器。

比如，更稳定的学习算法的面世，Convolutional Neural Network），而且无需预先访问匹配集合。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，

但是，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），本次研究的初步实验结果表明，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，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，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，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，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。据介绍，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，即可学习各自表征之间的转换。Natural Questions）数据集，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，在实践中，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，清华团队设计陆空两栖机器人，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。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，vec2vec 始终优于最优任务基线。在实际应用中，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，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。与图像不同的是，从而在无需任何成对对应关系的情况下，