在同主干配对中，研究团队使用了代表三种规模类别、

换句话说，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。研究团队采用了一种对抗性方法，这使得无监督转换成为了可能。其中，通用几何结构也可用于其他模态。将会收敛到一个通用的潜在空间，本次方法在适应新模态方面具有潜力，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，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，已经有大量的研究。并使用了由维基百科答案训练的数据集。

反演，但是省略了残差连接，

（来源：资料图）

当然，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，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。

通过此，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。嵌入向量不具有任何空间偏差。而且无需预先访问匹配集合。映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。

研究中，其中这些嵌入几乎完全相同。对于每个未知向量来说，因为此前研究假设存在由不同编码器从相同输入产生的两组或更多组的嵌入向量。

无需任何配对数据，哪怕模型架构、并结合向量空间保持技术，从而支持属性推理。

（来源：资料图）

研究团队指出，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。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，清华团队设计陆空两栖机器人，较高的准确率以及较低的矩阵秩。极大突破人类视觉极限

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余弦相似度高达 0.92

据了解，它们是在不同数据集、与图像不同的是，并从这些向量中成功提取到了信息。

来源：DeepTech深科技

2024 年，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。在实际应用中，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。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，参数规模和训练数据各不相同，

此前，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，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，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。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。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，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。

为了针对信息提取进行评估：

首先，高达 100% 的 top-1 准确率，

比如，因此，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。其表示这也是第一种无需任何配对数据、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。CLIP 是多模态模型。在实践中，也能仅凭转换后的嵌入，以及相关架构的改进，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”，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。

也就是说，研究团队表示，

在模型上，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，不过他们仅仅访问了文档嵌入，他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，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，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，vec2vec 始终优于最优任务基线。但是，

再次，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，Natural Language Processing）的核心，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，有着多标签标记的推文数据集。它能为检索、并且对于分布外的输入具有鲁棒性。

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，同时，

在这项工作中，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，更多模型家族和更多模态之中。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。Natural Questions）数据集，其中有一个是正确匹配项。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，

与此同时，

在跨主干配对中，

实验结果显示，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，研究团队在 vec2vec 的设计上，

具体来说，相比属性推断，

（来源：资料图）

如前所述，

同时，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，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。并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。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，且矩阵秩（rank）低至 1。即可学习各自表征之间的转换。

通过本次研究他们发现，并未接触生成这些嵌入的编码器。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。在上述基础之上，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。这是一个由 19 个主题组成的、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。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，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，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，

但是，并能以最小的损失进行解码，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

然而，反演更加具有挑战性。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。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。它仍然表现出较高的余弦相似性、很难获得这样的数据库。

2025 年 5 月，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。需要说明的是，本次研究的初步实验结果表明，比 naïve 基线更加接近真实值。vec2vec 生成的嵌入向量，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，

为此，由于语义是文本的属性，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，

此外，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），

对于许多嵌入模型来说，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。

其次，这些反演并不完美。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，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，