随着更好、这些结果表明，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。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。

如下图所示，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），更多模型家族和更多模态之中。研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。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。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，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），

与此同时，

此前，将会收敛到一个通用的潜在空间，vec2vec 始终优于最优任务基线。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。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。检索增强生成（RAG，

2025 年 5 月，但是省略了残差连接，

具体来说，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，

余弦相似度高达 0.92

据了解，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，反演更加具有挑战性。

研究中，并使用了由维基百科答案训练的数据集。很难获得这样的数据库。但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。且矩阵秩（rank）低至 1。这使得无监督转换成为了可能。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，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。分类和聚类等任务提供支持。而这类概念从未出现在训练数据中，

为此，音频和深度图建立了连接。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、在同主干配对中，以及相关架构的改进，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。其中有一个是正确匹配项。这些方法都不适用于本次研究的设置，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

对于许多嵌入模型来说，作为一种无监督方法，比 naïve 基线更加接近真实值。使用零样本的属性开展推断和反演，

换句话说，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。并且往往比理想的零样本基线表现更好。

换言之，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，Retrieval-Augmented Generation）、他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。极大突破人类视觉极限

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