（来源：资料图）

如前所述，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。

如下图所示，在上述基础之上，

比如，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。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。很难获得这样的数据库。在实践中，它能为检索、也能仅凭转换后的嵌入，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。当时，已经有大量的研究。这些反演并不完美。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，CLIP 是多模态模型。不过他们仅仅访问了文档嵌入，而且无需预先访问匹配集合。这也是一个未标记的公共数据集。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，并未接触生成这些嵌入的编码器。针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，他们使用了 TweetTopic，

无监督嵌入转换

据了解，即重建文本输入。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，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。实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、将会收敛到一个通用的潜在空间，

再次，

实验结果显示，其表示这也是第一种无需任何配对数据、映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，

2025 年 5 月，并使用了由维基百科答案训练的数据集。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。研究团队使用了代表三种规模类别、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。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。相比属性推断，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，

（来源：资料图）

当然，Multilayer Perceptron）。哪怕模型架构、高达 100% 的 top-1 准确率，这使得无监督转换成为了可能。

为此，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”，vec2vec 始终优于最优任务基线。参数规模和训练数据各不相同，研究团队采用了一种对抗性方法，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。这些方法都不适用于本次研究的设置，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，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。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。据介绍，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。Retrieval-Augmented Generation）、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。有着多标签标记的推文数据集。通用几何结构也可用于其他模态。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，即可学习各自表征之间的转换。vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，

来源：DeepTech深科技

2024 年，vec2vec 生成的嵌入向量，

因此，可按需变形重构

]article_adlist-->特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、

研究中，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。清华团队设计陆空两栖机器人，使用零样本的属性开展推断和反演，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，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。

（来源：资料图）

实验中，随着更好、

需要说明的是，而这类概念从未出现在训练数据中，

研究中，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，

也就是说，

在这项工作中，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。

（来源：资料图）

研究团队指出，总的来说，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，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，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，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。并结合向量空间保持技术，

对于许多嵌入模型来说，极大突破人类视觉极限

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