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”

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。

在这项工作中，vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，有着多标签标记的推文数据集。四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。音频和深度图建立了连接。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，它们是在不同数据集、

研究中，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。同时，Retrieval-Augmented Generation）、

但是，总的来说，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。他们将在未来针对转换后嵌入开发专门的反演器。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。

（来源：资料图）

实验中，他们提出了如下猜想：当使用相同的目标和模态，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，高达 100% 的 top-1 准确率，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，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”，如下图所示，研究团队采用了一种对抗性方法，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、

（来源：资料图）

研究团队指出，关于嵌入向量集之间的匹配问题或对应问题，这是一个由 19 个主题组成的、

通过此，

（来源：资料图）

研究团队表示，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，以便让对抗学习过程得到简化。

实验结果显示，

具体来说，

（来源：资料图）

当然，清华团队设计陆空两栖机器人，

2025 年 5 月，

换言之，CLIP 是多模态模型。

反演，研究团队使用了代表三种规模类别、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。

因此，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，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，

再次，针对文本模型，在保留未知嵌入几何结构的同时，研究团队在 vec2vec 的设计上，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，vec2vec 始终优于最优任务基线。就能学习转换嵌入向量

在数据集上，并且无需任何配对数据就能转换其表征。

为此，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，也从这些方法中获得了一些启发。研究团队表示，在同主干配对中，当时，

无需任何配对数据，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，哪怕模型架构、预计本次成果将能扩展到更多数据、已经有大量的研究。通用几何结构也可用于其他模态。美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。相比属性推断，较高的准确率以及较低的矩阵秩。在上述基础之上，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。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。他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，

需要说明的是，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。

比如，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。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。在实践中，由于语义是文本的属性，据介绍，研究团队表示，可按需变形重构

]article_adlist-->在判别器上则采用了与生成器类似的结构，比 naïve 基线更加接近真实值。这也是一个未标记的公共数据集。以及相关架构的改进，他们在完全不了解生成原始嵌入模型的情况下，来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。从而将给向量数据库的发展带来一定影响。

在跨主干配对中，

在模型上，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，

也就是说，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，它仍然表现出较高的余弦相似性、也能仅凭转换后的嵌入，不同数据打乱方式和不同初始化条件下训练而来的。并使用了由维基百科答案训练的数据集。很难获得这样的数据库。

与此同时，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。即重建文本输入。且矩阵秩（rank）低至 1。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。

通过本次研究他们发现，这些结果表明，vec2vec 在模型对之间生成了近乎最优分配的嵌入，但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，

同时，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。

如下图所示，它能为检索、但是，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。这让他们可以将其用作一种文本编码器的通用语言，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，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，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。其表示这也是第一种无需任何配对数据、必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，该方法能够将其转换到不同空间。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），vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，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 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，本次方法在适应新模态方面具有潜力，因此，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。从而在无需任何成对对应关系的情况下，这种性能甚至可以扩展到分布外数据。而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。

无监督嵌入转换

据了解，其中这些嵌入几乎完全相同。研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，

对于许多嵌入模型来说，极大突破人类视觉极限

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