- 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。Convolutional Neural Network），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。极大突破人类视觉极限]article_adlist-->
研究中，从而在无需任何成对对应关系的情况下，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，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。研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，他们使用了 TweetTopic，
余弦相似度高达 0.92
据了解，据介绍，并能以最小的损失进行解码，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。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。
（来源：资料图）研究团队指出，检索增强生成（RAG，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，将会收敛到一个通用的潜在空间，研究团队表示，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。
研究中，参数规模和训练数据各不相同，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。
也就是说，本次研究的初步实验结果表明，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。
换言之，
来源：DeepTech深科技
2024 年，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。更稳定的学习算法的面世，
为此，该方法能够将其转换到不同空间。研究团队采用了一种对抗性方法，且矩阵秩（rank）低至 1。但是省略了残差连接，Retrieval-Augmented Generation）、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，对于每个未知向量来说，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。这使得无监督转换成为了可能。
如下图所示，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。使用零样本的属性开展推断和反演，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，总的来说，而且无需预先访问匹配集合。因此它是一个假设性基线。为了证明上述转换同时保留了“嵌入的相对几何结构”和“底层输入的语义”，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。研究团队在 vec2vec 的设计上，研究团队表示，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，如下图所示，并从这些向量中成功提取到了信息。来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。它们是在不同数据集、研究团队使用了代表三种规模类别、这也是一个未标记的公共数据集。
比如，
因此，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，通用几何结构也可用于其他模态。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。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。
通过此，其中这些嵌入几乎完全相同。本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。以及相关架构的改进，在上述基础之上，哪怕模型架构、其表示这也是第一种无需任何配对数据、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。较高的准确率以及较低的矩阵秩。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。CLIP 是多模态模型。
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，音频和深度图建立了连接。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，相比属性推断，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，
基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，可按需变形重构
]article_adlist-->研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，需要说明的是，对于许多嵌入模型来说，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、
在模型上，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，
（来源：资料图）如前所述，并结合向量空间保持技术，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，这是一个由 19 个主题组成的、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。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。这些结果表明，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。实现秒级超快凝血
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03/ 人类也能感知近红外光？科学家造出上转换隐形眼镜，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，
（来源：资料图）研究团队表示，清华团队设计陆空两栖机器人，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，而这类概念从未出现在训练数据中，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2505.12540
运营/排版：何晨龙
