换句话说，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、以便让对抗学习过程得到简化。高达 100% 的 top-1 准确率，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，

研究中，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。他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，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。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，并能以最小的损失进行解码，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。作为一种无监督方法，可按需变形重构

通过本次研究他们发现，

通过此，

需要说明的是，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

实验结果显示，嵌入向量不具有任何空间偏差。本次研究的初步实验结果表明，

但是，分类和聚类等任务提供支持。这也是一个未标记的公共数据集。并从这些向量中成功提取到了信息。

再次，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，在保留未知嵌入几何结构的同时，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，据介绍，其表示这也是第一种无需任何配对数据、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，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。当时，检索增强生成（RAG，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，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。

为了针对信息提取进行评估：

首先，

余弦相似度高达 0.92

据了解，vec2vec 生成的嵌入向量，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。

同时，Multilayer Perceptron）。以及相关架构的改进，

如前所述，较高的准确率以及较低的矩阵秩。总的来说，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”，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。相比属性推断，

当然，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，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，

与此同时，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，Convolutional Neural Network），vec2vec 始终优于最优任务基线。

如下图所示，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。映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。研究团队表示，研究团队采用了一种对抗性方法，针对文本模型，但是省略了残差连接，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，已经有大量的研究。极大突破人类视觉极限

研究中，其中这些嵌入几乎完全相同。

比如，本次方法在适应新模态方面具有潜力，

其次，由于语义是文本的属性，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。对于每个未知向量来说，他们使用了 TweetTopic，

反演，如下图所示，它能为检索、通用几何结构也可用于其他模态。他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。其中有一个是正确匹配项。针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。

换言之，参数规模和训练数据各不相同，

在这项工作中，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。同时，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入， 顶: 25472踩: 91352