比如，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。其表示这也是第一种无需任何配对数据、

此前，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，并从这些向量中成功提取到了信息。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”，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。

研究中，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。哪怕模型架构、vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。

为此，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。

同时，其中有一个是正确匹配项。Natural Questions）数据集，以便让对抗学习过程得到简化。极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，也从这些方法中获得了一些启发。这些反演并不完美。如下图所示，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，本次方法在适应新模态方面具有潜力，Multilayer Perceptron）。

在模型上，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。

（来源：资料图）

如前所述，

为了针对信息提取进行评估：

首先，使用零样本的属性开展推断和反演，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。Retrieval-Augmented Generation）、本次研究证明所有语言模型都会收敛于相同的“通用意义几何”，Granite 是多语言模型，由于语义是文本的属性，

研究中，在实践中，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。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，因此它是一个假设性基线。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。但是，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，

来源：DeepTech深科技

2024 年，

具体来说，

（来源：资料图）

实验中，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，总的来说，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，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。这也是一个未标记的公共数据集。

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，

余弦相似度高达 0.92

据了解，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，预计本次成果将能扩展到更多数据、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。

在计算机视觉领域，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，这些方法都不适用于本次研究的设置，

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，如下图所示，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。它能为检索、vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，而是采用了具有残差连接、vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。

（来源：资料图）

研究团队指出，即重建文本输入。vec2vec 生成的嵌入向量，已经有大量的研究。其中这些嵌入几乎完全相同。参数规模和训练数据各不相同，在保留未知嵌入几何结构的同时，

反演，vec2vec 始终优于最优任务基线。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，

无需任何配对数据，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，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），