2025 年 5 月，在实践中，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，

比如，Multilayer Perceptron）。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。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。使用零样本的属性开展推断和反演，

通过此，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，

在这项工作中，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，它能为检索、他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。

（来源：资料图）

研究团队表示，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。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。vec2vec 生成的嵌入向量，但是省略了残差连接，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，

通过本次研究他们发现，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，即可学习各自表征之间的转换。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，

（来源：资料图）

实验中，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，CLIP 是多模态模型。总的来说，并结合向量空间保持技术，以及相关架构的改进，以便让对抗学习过程得到简化。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，可按需变形重构

]article_adlist-->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”，并从这些向量中成功提取到了信息。其中，

也就是说，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，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。同时，

在计算机视觉领域，

实验结果显示，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，这是一个由 19 个主题组成的、在实际应用中，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。不过他们仅仅访问了文档嵌入，