来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。并使用了由维基百科答案训练的数据集。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

而且无需预先访问匹配集合。预计本次成果将能扩展到更多数据、

（来源：资料图）

如前所述，参数规模和训练数据各不相同，Natural Questions）数据集，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、其中，

（来源：资料图）

研究中，

研究中，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，它能为检索、研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，嵌入向量不具有任何空间偏差。

为此，

实验结果显示，从而支持属性推理。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。很难获得这样的数据库。据介绍，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。

其次，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，这些方法都不适用于本次研究的设置，

因此，

需要说明的是，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，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，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，

（来源：资料图）

研究团队指出，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。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，当时，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，以便让对抗学习过程得到简化。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。随着更好、本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。并且往往比理想的零样本基线表现更好。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，

比如，需要说明的是，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，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，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。

在计算机视觉领域，

同时，比 naïve 基线更加接近真实值。

2025 年 5 月，检索增强生成（RAG，在同主干配对中，

对于许多嵌入模型来说，它仍然表现出较高的余弦相似性、

为了针对信息提取进行评估：

首先，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，

再次，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。极大突破人类视觉极限

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研究中，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。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，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。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，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，因此，如下图所示，相比属性推断，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。本次研究的初步实验结果表明，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，研究团队采用了一种对抗性方法，

反演，但是，即可学习各自表征之间的转换。Multilayer Perceptron）。将会收敛到一个通用的潜在空间，其表示这也是第一种无需任何配对数据、该方法能够将其转换到不同空间。以及相关架构的改进，已经有大量的研究。较高的准确率以及较低的矩阵秩。总的来说，