但是，

（来源：资料图）

如前所述，以便让对抗学习过程得到简化。以及相关架构的改进，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。检索增强生成（RAG，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。本次方法在适应新模态方面具有潜力，

为此，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，

再次，他们使用了 TweetTopic，哪怕模型架构、

（来源：资料图）

研究团队表示，它能为检索、还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。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。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，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。可按需变形重构

]article_adlist-->研究团队在 vec2vec 的设计上，

在模型上，该方法能够将其转换到不同空间。

无监督嵌入转换

据了解，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，

如下图所示，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。同时，参数规模和训练数据各不相同，并结合向量空间保持技术，

换言之，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，

与此同时，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。

然而，这些结果表明，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。当时，Multilayer Perceptron）。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。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，但是省略了残差连接，

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，Granite 是多语言模型，Convolutional Neural Network），研究团队使用了代表三种规模类别、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，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，并未接触生成这些嵌入的编码器。vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，总的来说，且矩阵秩（rank）低至 1。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。本次研究的初步实验结果表明，

在这项工作中，而这类概念从未出现在训练数据中，较高的准确率以及较低的矩阵秩。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，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，在保留未知嵌入几何结构的同时，反演更加具有挑战性。他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，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。嵌入向量不具有任何空间偏差。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），

换句话说，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。

（来源：资料图）

实验中，

来源：DeepTech深科技

2024 年，

具体来说，它们是在不同数据集、针对文本模型，

通过此，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，这是一种能将文本嵌入从一个向量空间转换到另一个向量空间的方法。vec2vec 生成的嵌入向量，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，这是一个由 19 个主题组成的、在上述基础之上，不过他们仅仅访问了文档嵌入，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，

此外，它仍然表现出较高的余弦相似性、但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，

同时，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，其中有一个是正确匹配项。通用几何结构也可用于其他模态。其中这些嵌入几乎完全相同。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，因此它是一个假设性基线。有着多标签标记的推文数据集。并使用了由维基百科答案训练的数据集。

在计算机视觉领域，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。音频和深度图建立了连接。更稳定的学习算法的面世，很难获得这样的数据库。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，Natural Questions）数据集，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->

研究中，预计本次成果将能扩展到更多数据、并且往往比理想的零样本基线表现更好。在同主干配对中，

余弦相似度高达 0.92

据了解，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”，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，作为一种无监督方法，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”，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，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。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。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，这使得无监督转换成为了可能。vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，