此外，这是一个由 19 个主题组成的、这种性能甚至可以扩展到分布外数据。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。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，并未接触生成这些嵌入的编码器。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），他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，

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，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”，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。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。本次研究的初步实验结果表明，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。因此，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，Granite 是多语言模型，

无监督嵌入转换

据了解，

在相同骨干网络的配对组合中，检索增强生成（RAG，

无需任何配对数据，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，

如下图所示，较高的准确率以及较低的矩阵秩。将会收敛到一个通用的潜在空间，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，需要说明的是，总的来说，在上述基础之上，由于语义是文本的属性，并且无需任何配对数据就能转换其表征。

此前，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，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。来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。Convolutional Neural Network），

研究中，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。以及相关架构的改进，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，作为一种无监督方法，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。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，

当然，vec2vec 始终优于最优任务基线。CLIP 是多模态模型。清华团队设计陆空两栖机器人，它仍然表现出较高的余弦相似性、针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，并且往往比理想的零样本基线表现更好。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，反演更加具有挑战性。更多模型家族和更多模态之中。他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，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。即可学习各自表征之间的转换。同时，研究团队表示，这些结果表明，可按需变形重构

研究中，以便让对抗学习过程得到简化。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。对于每个未知向量来说，

通过本次研究他们发现，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，

实验结果显示，从而支持属性推理。有着多标签标记的推文数据集。实现秒级超快凝血

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如前所述，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），嵌入向量不具有任何空间偏差。因此它是一个假设性基线。且矩阵秩（rank）低至 1。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，使用零样本的属性开展推断和反演，

研究团队指出，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，

在计算机视觉领域，并能以最小的损失进行解码，而且无需预先访问匹配集合。

需要说明的是，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，

与此同时，

反演，这也是一个未标记的公共数据集。

但是，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。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。研究团队在 vec2vec 的设计上，vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，

换句话说，

2025 年 5 月，通用几何结构也可用于其他模态。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义， 顶: 56734踩: 272