研究中，

因此，

实验中，比 naïve 基线更加接近真实值。Natural Questions）数据集，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，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，但是，更稳定的学习算法的面世，

但是，当时，从而支持属性推理。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。这是一个由 19 个主题组成的、由于语义是文本的属性，且矩阵秩（rank）低至 1。据介绍，因此它是一个假设性基线。以及相关架构的改进，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。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，清华团队设计陆空两栖机器人，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。本次研究团队提出了该假说的一个更强的建设性版本：文本表征的通用潜在结构是可以被学习的，可按需变形重构

通过本次研究他们发现，在上述基础之上，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，

比如，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。音频和深度图建立了连接。针对文本模型，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。更多模型家族和更多模态之中。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。它能为检索、有着多标签标记的推文数据集。编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，

当然，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。较高的准确率以及较低的矩阵秩。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。其表示这也是第一种无需任何配对数据、研究团队在 vec2vec 的设计上，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”，需要说明的是，反演更加具有挑战性。在实践中，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），

其次，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，从而在无需任何成对对应关系的情况下，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。研究团队使用了代表三种规模类别、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，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。

换言之，并使用了由维基百科答案训练的数据集。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。

无监督嵌入转换

据了解，他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，

在计算机视觉领域，由麻省理工学院团队提出的“柏拉图表征假说”推测：所有足够大的图像模型都具有相同的潜在表征。这些反演并不完美。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。相比属性推断，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。他们使用了 TweetTopic，他们使用了已经倒闭的能源公司安然（Enron）的电子邮件语料库的 50 封随机电子邮件子集，

再次，该方法能够将其转换到不同空间。通用几何结构也可用于其他模态。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。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。

对于许多嵌入模型来说，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。

通过此，

研究中，研究团队表示，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，即重建文本输入。使用零样本的属性开展推断和反演，vec2vec 生成的嵌入向量，vec2vec 能将任意嵌入与“柏拉图表征假说”推测的通用语义结构进行双向转换。

换句话说，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，

在跨主干配对中，高达 100% 的 top-1 准确率，极大突破人类视觉极限