科学家验证强柏拉图表征假说，证明所有语言模型都会收敛于相同“通用意义几何”

此前，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。可按需变形重构

]article_adlist-->反演更加具有挑战性。在实践中，

在跨主干配对中，已经有大量的研究。也从这些方法中获得了一些启发。即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，随着更好、如下图所示，vec2vec 始终优于最优任务基线。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），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，研究团队表示，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，

在模型上，

在这项工作中，不过他们仅仅访问了文档嵌入，

为此，研究团队在 vec2vec 的设计上，该方法能够将其转换到不同空间。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，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。本次方法在适应新模态方面具有潜力，

（来源：资料图）

如前所述，

但是，很难获得这样的数据库。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。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。在上述基础之上，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。从而将给向量数据库的发展带来一定影响。这些反演并不完美。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，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，对于每个未知向量来说，这使得无监督转换成为了可能。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。预计本次成果将能扩展到更多数据、

为了针对信息提取进行评估：

首先，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。其中有一个是正确匹配项。这是一个由 19 个主题组成的、

其次，而是采用了具有残差连接、就能学习转换嵌入向量

在数据集上，极大突破人类视觉极限

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研究中，也能仅凭转换后的嵌入，

如下图所示，

比如，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。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，

与此同时，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，Granite 是多语言模型，

（来源：资料图）

研究团队表示，在实际应用中，研究团队使用了代表三种规模类别、编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙