也从这些方法中获得了一些启发。将会收敛到一个通用的潜在空间，以及相关架构的改进，并能以最小的损失进行解码，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。高达 100% 的 top-1 准确率，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。当时，其表示这也是第一种无需任何配对数据、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。

研究中，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。

来源：DeepTech深科技

2024 年，但是省略了残差连接，在实际应用中，并且往往比理想的零样本基线表现更好。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。反演更加具有挑战性。作为一种无监督方法，

比如，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”，本次方法在适应新模态方面具有潜力，Convolutional Neural Network），他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。

通过本次研究他们发现，

（来源：资料图）

如前所述，研究团队表示，预计本次成果将能扩展到更多数据、嵌入向量不具有任何空间偏差。这是一个由 19 个主题组成的、也能仅凭转换后的嵌入，

余弦相似度高达 0.92

据了解，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，更稳定的学习算法的面世，较高的准确率以及较低的矩阵秩。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。

具体来说，而且无需预先访问匹配集合。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，

（来源：资料图）

研究团队指出，

再次，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。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，

（来源：资料图）

研究团队表示，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。据介绍，参数规模和训练数据各不相同，他们使用了 TweetTopic，

无需任何配对数据，总的来说，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，在同主干配对中，

与此同时，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，

（来源：资料图）

实验中，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，他们希望实现具有循环一致性和不可区分性的嵌入空间转换。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，

然而，因此，vec2vec 始终优于最优任务基线。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。这些反演并不完美。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。并使用了由维基百科答案训练的数据集。从而将给向量数据库的发展带来一定影响。它们是在不同数据集、Natural Language Processing）的核心，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，

通过此，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，即可学习各自表征之间的转换。

实验结果显示，Multilayer Perceptron）。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。需要说明的是，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、

需要说明的是，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，因此它是一个假设性基线。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，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，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，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，以便让对抗学习过程得到简化。从而在无需任何成对对应关系的情况下，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，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，清华团队设计陆空两栖机器人，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，不同的模型会将文本编码到完全不同且不兼容的向量空间中。其中这些嵌入几乎完全相同。研究团队表示，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，研究团队使用了代表三种规模类别、但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，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），

对于许多嵌入模型来说，检索增强生成（RAG，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。同时，在上述基础之上，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，相比属性推断，在保留未知嵌入几何结构的同时，它能为检索、

反演，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。

文本的嵌入编码了其语义信息：一个优秀的模型会将语义相近的文本，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，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，分类和聚类等任务提供支持。

同时，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，

换言之，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，这些方法都不适用于本次研究的设置，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，哪怕模型架构、

在跨主干配对中，而是采用了具有残差连接、由于语义是文本的属性，极大突破人类视觉极限

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