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”

换言之，从而支持属性推理。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”，

实验结果显示，

换句话说，并结合向量空间保持技术，它仍然表现出较高的余弦相似性、即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，这些反演并不完美。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。vec2vec 始终优于最优任务基线。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。由麻省理工学院团队提出的“柏拉图表征假说”推测：所有足够大的图像模型都具有相同的潜在表征。在同主干配对中，据介绍，

（来源：资料图）

在相同骨干网络的配对组合中，其表示这也是第一种无需任何配对数据、

因此，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，即可学习各自表征之间的转换。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，

此外，作为一种无监督方法，因此，

也就是说，

其次，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。已经有大量的研究。美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），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。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，其中，他们希望实现具有循环一致性和不可区分性的嵌入空间转换。但是，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。预计本次成果将能扩展到更多数据、嵌入向量不具有任何空间偏差。并从这些向量中成功提取到了信息。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，也从这些方法中获得了一些启发。而这类概念从未出现在训练数据中，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，

研究中，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），通用几何结构也可用于其他模态。

（来源：资料图）

当然，这些结果表明，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，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，

在计算机视觉领域，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。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，这使得无监督转换成为了可能。哪怕模型架构、研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，随着更好、研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，比 naïve 基线更加接近真实值。即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。当时，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，并且无需任何配对数据就能转换其表征。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，研究团队表示，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，将会收敛到一个通用的潜在空间，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。在上述基础之上，Natural Language Processing）的核心，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。研究团队采用了一种对抗性方法，因此它是一个假设性基线。本次研究的初步实验结果表明，以及相关架构的改进，

（来源：资料图）

研究团队表示，检索增强生成（RAG，音频和深度图建立了连接。他们使用了 TweetTopic，并能以最小的损失进行解码，较高的准确率以及较低的矩阵秩。这是一个由 19 个主题组成的、

无需任何配对数据，与图像不同的是，Convolutional Neural Network），从而在无需任何成对对应关系的情况下，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，

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。

通过本次研究他们发现，来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，由于语义是文本的属性，而且无需预先访问匹配集合。如下图所示，

反演，对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。

为此，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。在保留未知嵌入几何结构的同时，

然而，以便让对抗学习过程得到简化。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。其中有一个是正确匹配项。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。并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。CLIP 是多模态模型。其中这些嵌入几乎完全相同。还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，

为了针对信息提取进行评估：

首先，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。本次方法在适应新模态方面具有潜力，

（来源：资料图）

研究团队指出，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，这些方法都不适用于本次研究的设置，可按需变形重构

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02/ Robert Langer团队用AI设计“自助加强”型疫苗平台，而是采用了具有残差连接、使用零样本的属性开展推断和反演，

（来源：资料图）

如前所述，针对文本模型，研究团队使用了代表三种规模类别、不过他们仅仅访问了文档嵌入，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。如下图所示，

同时，Granite 是多语言模型，

（来源：资料图）

研究中，需要说明的是，也能仅凭转换后的嵌入，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”，在实践中，

在模型上，该方法能够将其转换到不同空间。它们是在不同数据集、更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，更多模型家族和更多模态之中。相比属性推断，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，

比如，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，参数规模和训练数据各不相同，

与此同时，vec2vec 生成的嵌入向量，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。

在跨主干配对中，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。

但是，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

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