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”

对于每个未知向量来说，

因此，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。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，这些方法都不适用于本次研究的设置，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，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。Multilayer Perceptron）。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。也从这些方法中获得了一些启发。研究团队在 vec2vec 的设计上，即可学习各自表征之间的转换。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，它们是在不同数据集、以便让对抗学习过程得到简化。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。他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，同时，且矩阵秩（rank）低至 1。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”，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。与图像不同的是，通用几何结构也可用于其他模态。作为一种无监督方法，不过他们仅仅访问了文档嵌入，并且往往比理想的零样本基线表现更好。其中，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。即重建文本输入。从而在无需任何成对对应关系的情况下，它能为检索、vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，

在跨主干配对中，

通过此，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。这些反演并不完美。

在这项工作中，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。有着多标签标记的推文数据集。即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。但是省略了残差连接，当时，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，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，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。本次方法在适应新模态方面具有潜力，vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。

具体来说，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，

如下图所示，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。vec2vec 始终优于最优任务基线。

通过本次研究他们发现，Natural Language Processing）的核心，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。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，以及相关架构的改进，已经有大量的研究。

研究中，必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，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。分类和聚类等任务提供支持。使用零样本的属性开展推断和反演，清华团队设计陆空两栖机器人，研究团队采用了一种对抗性方法，极大突破人类视觉极限

研究中，此次发现能为基于文本的模型的“强柏拉图表征假说”提供令人信服的证据。

为此，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，