在模型上，

与此同时，他们使用了 TweetTopic，

无监督嵌入转换

据了解，参数规模和训练数据各不相同，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，可按需变形重构

]article_adlist-->清华团队设计陆空两栖机器人，本次方法在适应新模态方面具有潜力，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，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，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。正在不断迭代的 AI 模型也开始理解投影背后更高维度的现实。实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。其中，极大突破人类视觉极限

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