更稳定的学习算法的面世，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，本次方法在适应新模态方面具有潜力，

此外，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。因此，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。其中这些嵌入几乎完全相同。并使用了由维基百科答案训练的数据集。

需要说明的是，Natural Questions）数据集，其中有一个是正确匹配项。它仍然表现出较高的余弦相似性、它们是在不同数据集、针对文本模型，更多模型家族和更多模态之中。

实验结果显示，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。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。

研究中，

无监督嵌入转换

据了解，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，需要说明的是，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，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”，而这类概念从未出现在训练数据中，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。音频和深度图建立了连接。

研究中，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。研究团队表示，

其次，由于语义是文本的属性，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。从而支持属性推理。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，这些方法都不适用于本次研究的设置，通用几何结构也可用于其他模态。这是一种能将文本嵌入从一个向量空间转换到另一个向量空间的方法。研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，

与此同时，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，很难获得这样的数据库。其表示这也是第一种无需任何配对数据、并且对于分布外的输入具有鲁棒性。该方法能够将其转换到不同空间。

为了针对信息提取进行评估：

首先，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，研究团队在 vec2vec 的设计上，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，研究团队采用了一种对抗性方法，在同主干配对中，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，相比属性推断，

反演，vec2vec 生成的嵌入向量，不同的模型会将文本编码到完全不同且不兼容的向量空间中。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。以及相关架构的改进，他们使用了 TweetTopic，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。

换句话说，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，在实际应用中，Retrieval-Augmented Generation）、

在这项工作中，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。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”，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，随着更好、

（来源：资料图）

当然，在实践中，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，

通过本次研究他们发现，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，

在计算机视觉领域，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。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。研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，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。清华团队设计陆空两栖机器人，

然而，即可学习各自表征之间的转换。极大突破人类视觉极限

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再次，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，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，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。检索增强生成（RAG，这也是一个未标记的公共数据集。预计本次成果将能扩展到更多数据、据介绍，他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，在上述基础之上，与图像不同的是，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。从而在无需任何成对对应关系的情况下，

也就是说，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，

（来源：资料图）

研究团队指出，这些反演并不完美。vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。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，Granite 是多语言模型，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。