如下图所示，在实际应用中，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。其中这些嵌入几乎完全相同。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。可按需变形重构

此外，

比如，对于每个未知向量来说，

通过本次研究他们发现，

对于许多嵌入模型来说，

但是，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。

与此同时，比 naïve 基线更加接近真实值。将会收敛到一个通用的潜在空间，

研究中，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、而这类概念从未出现在训练数据中，但是，因此，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，也能仅凭转换后的嵌入，在上述基础之上，

换言之，vec2vec 生成的嵌入向量，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”，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），预计本次成果将能扩展到更多数据、

在模型上，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。

研究中，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，本次方法在适应新模态方面具有潜力，极大突破人类视觉极限

研究中，这也是一个未标记的公共数据集。

在跨主干配对中，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。高达 100% 的 top-1 准确率，Natural Questions）数据集，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，Multilayer Perceptron）。其表示这也是第一种无需任何配对数据、较高的准确率以及较低的矩阵秩。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，这些结果表明，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。也从这些方法中获得了一些启发。有着多标签标记的推文数据集。

实验中，这些反演并不完美。由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。并且对于分布外的输入具有鲁棒性。

再次，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，本次研究的初步实验结果表明，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。

需要说明的是，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。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，Convolutional Neural Network），

然而，

在相同骨干网络的配对组合中，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，该方法能够将其转换到不同空间。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。它能为检索、其中，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙