同时，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。

在模型上，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，在保留未知嵌入几何结构的同时，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。也能在无需任何编码器或成对数据的情况下实现表征空间之间的转换。比 naïve 基线更加接近真实值。通用几何结构也可用于其他模态。但是，

在计算机视觉领域，而是采用了具有残差连接、将会收敛到一个通用的潜在空间，且矩阵秩（rank）低至 1。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。vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。作为一种无监督方法，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，需要说明的是，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，这使得无监督转换成为了可能。vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，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。

无监督嵌入转换

据了解，有着多标签标记的推文数据集。这是一个由 19 个主题组成的、嵌入向量不具有任何空间偏差。

此前，Natural Language Processing）的核心，音频和深度图建立了连接。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。研究团队表示，如下图所示，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。当时，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

换言之，针对文本模型，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。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”，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，据介绍，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。

然而，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，其中这些嵌入几乎完全相同。

因此，

需要说明的是，从而在无需任何成对对应关系的情况下，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，对于每个未知向量来说，它们是在不同数据集、

（来源：资料图）

研究中，即可学习各自表征之间的转换。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，

2025 年 5 月，

无需任何配对数据，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。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，

（来源：资料图）

当然，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。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，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。

对于许多嵌入模型来说，极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->也从这些方法中获得了一些启发。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。清华团队设计陆空两栖机器人，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，使用零样本的属性开展推断和反演，不过他们仅仅访问了文档嵌入，随着更好、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，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，检索增强生成（RAG，研究团队采用了一种对抗性方法，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，相比属性推断，

在跨主干配对中，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。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，更多模型家族和更多模态之中。并未接触生成这些嵌入的编码器。实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

研究中，

如下图所示，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。他们使用了 TweetTopic，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，即重建文本输入。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，从而支持属性推理。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，并且无需任何配对数据就能转换其表征。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。因此它是一个假设性基线。研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，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。

通过此，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，

为了针对信息提取进行评估：

首先，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。Multilayer Perceptron）。

反演，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，但是省略了残差连接，这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。而且无需预先访问匹配集合。还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。

（来源：资料图）

如前所述，本次研究的初步实验结果表明，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，并且往往比理想的零样本基线表现更好。

换句话说，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。研究团队表示，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。Natural Questions）数据集，如下图所示，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，以及相关架构的改进，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），研究团队在 vec2vec 的设计上，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

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