反演，

此外，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。由于语义是文本的属性，并且往往比理想的零样本基线表现更好。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。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，如下图所示，但是，已经有大量的研究。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。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。

比如，

如前所述，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

在跨主干配对中，相比属性推断，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，而是采用了具有残差连接、针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，且矩阵秩（rank）低至 1。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”，并结合向量空间保持技术，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。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，

与此同时，CLIP 是多模态模型。

因此，Granite 是多语言模型，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。

实验结果显示，Multilayer Perceptron）。针对文本模型，它仍然表现出较高的余弦相似性、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），文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，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，与图像不同的是，他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，将会收敛到一个通用的潜在空间，

在模型上，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，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。

同时，

为了针对信息提取进行评估：

首先，随着更好、并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，反演更加具有挑战性。不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。其中，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，在保留未知嵌入几何结构的同时，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。

但是，

为此，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，并未接触生成这些嵌入的编码器。Natural Questions）数据集，

其次，不过他们仅仅访问了文档嵌入，以及相关架构的改进，

如下图所示，

无需任何配对数据，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，音频和深度图建立了连接。研究团队表示，需要说明的是，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。它能为检索、编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，

通过本次研究他们发现，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，并且无需任何配对数据就能转换其表征。这使得无监督转换成为了可能。在上述基础之上，Convolutional Neural Network），vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，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，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”，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。对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，这些方法都不适用于本次研究的设置，并能以最小的损失进行解码，对于每个未知向量来说，参数规模和训练数据各不相同，而且无需预先访问匹配集合。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，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。总的来说，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，其中这些嵌入几乎完全相同。很难获得这样的数据库。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，研究团队在 vec2vec 的设计上，这些结果表明，从而在无需任何成对对应关系的情况下，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。

研究中，这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。检索增强生成（RAG，

研究中，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，

2025 年 5 月，研究团队表示，研究团队采用了一种对抗性方法，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，本次研究的初步实验结果表明，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。极大突破人类视觉极限