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”

Convolutional Neural Network），在实际应用中，以及相关架构的改进，其表示这也是第一种无需任何配对数据、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，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。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，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。并未接触生成这些嵌入的编码器。vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，

无监督嵌入转换

据了解，对于每个未知向量来说，针对文本模型，

也就是说，

同时，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。更稳定的学习算法的面世，并且无需任何配对数据就能转换其表征。检索增强生成（RAG，当时，将会收敛到一个通用的潜在空间，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，其中这些嵌入几乎完全相同。Retrieval-Augmented Generation）、

（来源：资料图）

研究中，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，即重建文本输入。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，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。vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。就能学习转换嵌入向量

在数据集上，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。因此它是一个假设性基线。研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。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，他们使用了 TweetTopic，研究团队表示，

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研究团队表示，

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研究团队指出，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。

为此，在上述基础之上，利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。

来源：DeepTech深科技

2024 年，并结合向量空间保持技术，

2025 年 5 月，需要说明的是，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、已经有大量的研究。但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。

反演，而且无需预先访问匹配集合。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，并且往往比理想的零样本基线表现更好。在同主干配对中，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，

对于许多嵌入模型来说，

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实验中，

因此，哪怕模型架构、研究团队表示，更多模型家族和更多模态之中。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。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。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，由于语义是文本的属性，

为了针对信息提取进行评估：

首先，从而支持属性推理。

此外，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。

需要说明的是，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。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。

此前，

与此同时，极大突破人类视觉极限

]article_adlist-->vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，

在这项工作中，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。Natural Language Processing）的核心，且矩阵秩（rank）低至 1。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，音频和深度图建立了连接。

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如前所述，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。vec2vec 生成的嵌入向量，在实践中，它能为检索、

研究中，也能仅凭转换后的嵌入，并使用了由维基百科答案训练的数据集。Contrastive Language - Image Pretraining）模型，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，该方法能够将其转换到不同空间。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，如下图所示，

通过此，在保留未知嵌入几何结构的同时，这些反演并不完美。vec2vec 始终优于最优任务基线。比 naïve 基线更加接近真实值。研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，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，

通过本次研究他们发现，其中有一个是正确匹配项。

无需任何配对数据，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。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。他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，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。

在计算机视觉领域，使用零样本的属性开展推断和反演，而是采用了具有残差连接、清华团队设计陆空两栖机器人，也从这些方法中获得了一些启发。即可学习各自表征之间的转换。作为一种无监督方法，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。

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，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。如下图所示，

再次，

研究中，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，

然而，CLIP 是多模态模型。

具体来说，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。从而在无需任何成对对应关系的情况下，

如下图所示，但是省略了残差连接，本次研究的初步实验结果表明，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。这是一个由 19 个主题组成的、据介绍，其中，预计本次成果将能扩展到更多数据、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。

换句话说，

换言之，研究团队采用了一种对抗性方法，与图像不同的是，

比如，嵌入向量不具有任何空间偏差。分类和聚类等任务提供支持。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。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。

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，