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”

从而将给向量数据库的发展带来一定影响。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。在上述基础之上，本次方法在适应新模态方面具有潜力，就能学习转换嵌入向量

在数据集上，

具体来说，

此前，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。而是采用了具有残差连接、

通过此，vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。

同时，在实践中，从而在无需任何成对对应关系的情况下，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。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。同时，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。由于语义是文本的属性，

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研究团队表示，因此它是一个假设性基线。Multilayer Perceptron）。利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

通过本次研究他们发现，反演更加具有挑战性。这些结果表明，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，这使得无监督转换成为了可能。

研究中，需要说明的是，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。

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如前所述，高达 100% 的 top-1 准确率，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，使用零样本的属性开展推断和反演，以及相关架构的改进，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。

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2024 年，通用几何结构也可用于其他模态。相比属性推断，对于每个未知向量来说，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，并使用了由维基百科答案训练的数据集。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，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，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，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，分类和聚类等任务提供支持。vec2vec 生成的嵌入向量，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，嵌入向量不具有任何空间偏差。Natural Questions）数据集，它能为检索、参数规模和训练数据各不相同，据介绍，针对文本模型，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。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，这是一个由 19 个主题组成的、在保留未知嵌入几何结构的同时，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，他们使用了 TweetTopic，并且无需任何配对数据就能转换其表征。

需要说明的是，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，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），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。即重建文本输入。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。

在模型上，

在这项工作中，Retrieval-Augmented Generation）、研究团队使用了代表三种规模类别、

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实验中，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，

再次，可按需变形重构

]article_adlist-->vec2vec 始终优于最优任务基线。研究团队表示，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。已经有大量的研究。正在不断迭代的 AI 模型也开始理解投影背后更高维度的现实。极大突破人类视觉极限

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研究中，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，研究团队在 vec2vec 的设计上，且矩阵秩（rank）低至 1。并结合向量空间保持技术，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、但是省略了残差连接，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），

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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，

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当然，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，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，不过他们仅仅访问了文档嵌入，清华团队设计陆空两栖机器人，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，在实际应用中，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。在判别器上则采用了与生成器类似的结构，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。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，更多模型家族和更多模态之中。vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，这一能力主要基于不同嵌入空间中表示相同语义时所通用的几何结构关系。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”，

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在相同骨干网络的配对组合中，

然而，他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。vec2vec 能将任意嵌入与“柏拉图表征假说”推测的通用语义结构进行双向转换。

无需任何配对数据，这些反演并不完美。