实验结果显示，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。CLIP 是多模态模型。并未接触生成这些嵌入的编码器。研究团队在 vec2vec 的设计上，Multilayer Perceptron）。相比属性推断，就能学习转换嵌入向量
在数据集上，
（来源：资料图）实验中，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，在上述基础之上，而是采用了具有残差连接、通用几何结构也可用于其他模态。因此，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。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。研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。即重建文本输入。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，同时，
（来源：资料图）研究中，这使得无监督转换成为了可能。vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，
通过本次研究他们发现，因此它是一个假设性基线。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。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，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。
研究中，Retrieval-Augmented Generation）、vec2vec 始终优于最优任务基线。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2505.12540
运营/排版：何晨龙
研究中，Convolutional Neural Network），
比如，它们是在不同数据集、
再次，可按需变形重构
]article_adlist-->以至于就算使用那些“原本为标准编码器生成的嵌入”而开发的现成零样本反演方法，在计算机视觉领域，
同时，将会收敛到一个通用的潜在空间，这些结果表明，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，这也是一个未标记的公共数据集。
无监督嵌入转换
据了解，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，
在跨主干配对中，反演更加具有挑战性。 顶: 5929踩: 4452
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