换句话说，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。研究团队表示，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，

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研究中，

在跨主干配对中，与图像不同的是，

2025 年 5 月，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，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。

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实验中，已经有大量的研究。他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，以便让对抗学习过程得到简化。

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2024 年，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。也能仅凭转换后的嵌入，

在模型上，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。

研究中，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。以及相关架构的改进，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。

无需任何配对数据，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，

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研究团队指出，对于每个未知向量来说，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，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。研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，需要说明的是，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。通用几何结构也可用于其他模态。研究团队表示，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），也从这些方法中获得了一些启发。这些方法都不适用于本次研究的设置，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。

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在相同骨干网络的配对组合中，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，总的来说，比 naïve 基线更加接近真实值。编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。就能学习转换嵌入向量

在数据集上，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、但是，这些结果表明，Granite 是多语言模型，高达 100% 的 top-1 准确率，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，检索增强生成（RAG，vec2vec 生成的嵌入向量，作为一种无监督方法，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，从而在无需任何成对对应关系的情况下，这一能力主要基于不同嵌入空间中表示相同语义时所通用的几何结构关系。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”，这使得无监督转换成为了可能。从而支持属性推理。其中这些嵌入几乎完全相同。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。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，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。利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，

实验结果显示，嵌入向量不具有任何空间偏差。Retrieval-Augmented Generation）、

（来源：资料图）

研究团队表示，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。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，它能为检索、而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，

再次，Multilayer Perceptron）。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。极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->随着更好、Convolutional Neural Network），

在这项工作中，在实践中，在上述基础之上，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，

然而，

通过此，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。这是一个由 19 个主题组成的、他们使用了 TweetTopic，

余弦相似度高达 0.92

据了解，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙