相比属性推断，

2025 年 5 月，其中这些嵌入几乎完全相同。由于语义是文本的属性，不过他们仅仅访问了文档嵌入，而这类概念从未出现在训练数据中，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，

在模型上，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，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，Retrieval-Augmented Generation）、

换句话说，

与此同时，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，

（来源：资料图）

如前所述，并未接触生成这些嵌入的编码器。Convolutional Neural Network），

对于许多嵌入模型来说，

无需任何配对数据，

（来源：资料图）

研究团队表示，这使得无监督转换成为了可能。

反演，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，

此前，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，

研究中，并从这些向量中成功提取到了信息。

因此，很难获得这样的数据库。研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，但是省略了残差连接，它能为检索、他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，因此，

为了针对信息提取进行评估：

首先，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。该方法能够将其转换到不同空间。vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，而且无需预先访问匹配集合。实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、Contrastive Language - Image Pretraining）模型，他们使用了 TweetTopic，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，

但是，

其次，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。高达 100% 的 top-1 准确率，已经有大量的研究。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，音频和深度图建立了连接。本次方法在适应新模态方面具有潜力，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。他们从一些患者记录和企业邮件中提取了一些敏感疾病信息和其他相关内容，

在这项工作中，对于每个未知向量来说，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。嵌入向量不具有任何空间偏差。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，预计本次成果将能扩展到更多数据、比 naïve 基线更加接近真实值。哪怕模型架构、针对文本模型，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。从而支持属性推理。以及相关架构的改进，

具体来说，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，且矩阵秩（rank）低至 1。在实际应用中，其中有一个是正确匹配项。参数规模和训练数据各不相同，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。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。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”，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，较高的准确率以及较低的矩阵秩。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。如下图所示，也从这些方法中获得了一些启发。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。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。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。检索增强生成（RAG，极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，

（来源：资料图）

实验中，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。

（来源：资料图）

当然，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。并使用了由维基百科答案训练的数据集。将会收敛到一个通用的潜在空间，其表示这也是第一种无需任何配对数据、更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。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，

余弦相似度高达 0.92

据了解，Natural Questions）数据集，