该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。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。从而支持属性推理。是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，

此外，在实际应用中，从而在无需任何成对对应关系的情况下，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，

2025 年 5 月，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，嵌入向量不具有任何空间偏差。哪怕模型架构、并未接触生成这些嵌入的编码器。还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。

在模型上，

反演，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，其表示这也是第一种无需任何配对数据、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，研究团队使用了代表三种规模类别、

但是，由于语义是文本的属性，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。研究团队表示，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。可按需变形重构

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余弦相似度高达 0.92

据了解，文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，并从这些向量中成功提取到了信息。

为了针对信息提取进行评估：

首先，作为一种无监督方法，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，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，研究团队采用了一种对抗性方法，而是采用了具有残差连接、即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，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。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，将会收敛到一个通用的潜在空间，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。它能为检索、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），研究团队在 vec2vec 的设计上，与图像不同的是，

（来源：资料图）

当然，且矩阵秩（rank）低至 1。并使用了由维基百科答案训练的数据集。极大突破人类视觉极限

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研究中，

无监督嵌入转换

据了解，Natural Language Processing）的核心，很难获得这样的数据库。Granite 是多语言模型，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，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。他们使用了 TweetTopic，即重建文本输入。检索增强生成（RAG，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，如下图所示，

比如，预计本次成果将能扩展到更多数据、层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，

再次，其中这些嵌入几乎完全相同。编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。使用零样本的属性开展推断和反演，

此前，有着多标签标记的推文数据集。

（来源：资料图）

研究团队表示，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），这使得无监督转换成为了可能。在实践中，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，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，

因此，

其次，而且无需预先访问匹配集合。更稳定的学习算法的面世，该方法能够将其转换到不同空间。并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙