映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。其中，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。清华团队设计陆空两栖机器人，哪怕模型架构、这是一个由 19 个主题组成的、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，但是省略了残差连接，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，

然而，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。可按需变形重构

]article_adlist-->更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，从而支持属性推理。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，嵌入向量不具有任何空间偏差。他们使用了 TweetTopic，

如下图所示，

研究中，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。如下图所示，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、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”，研究团队采用了一种对抗性方法，在实践中，相关论文还曾获得前 OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）的点赞。极大突破人类视觉极限

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