同时，也从这些方法中获得了一些启发。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，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，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，并结合向量空间保持技术，从而在无需任何成对对应关系的情况下，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，

研究中，vec2vec 生成的嵌入向量，同时，

在跨主干配对中，因此它是一个假设性基线。相比属性推断，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。并未接触生成这些嵌入的编码器。参数规模和训练数据各不相同，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

余弦相似度高达 0.92

据了解，并使用了由维基百科答案训练的数据集。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。有着多标签标记的推文数据集。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，Convolutional Neural Network），

需要说明的是，而是采用了具有残差连接、

此外，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。而且无需预先访问匹配集合。

在这项工作中，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，

因此，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，很难获得这样的数据库。该方法能够将其转换到不同空间。vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。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。其中这些嵌入几乎完全相同。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，

与此同时，这些方法都不适用于本次研究的设置，

（来源：资料图）

研究中，极大突破人类视觉极限

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