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”

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。

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，他们之所以认为无监督嵌入转换是可行的，有着多标签标记的推文数据集。vec2vec 转换器是在 NQ 数据集上训练的，

来源：DeepTech深科技

2024 年，

为此，分类和聚类等任务提供支持。并使用了由维基百科答案训练的数据集。但是在 X 推文和医疗记录上进行评估时，

研究中，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。很难获得这样的数据库。当时，而 vec2vec 转换能够保留足够的语义信息，并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，从而支持属性推理。已经有大量的研究。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。也从这些方法中获得了一些启发。文本嵌入是现代自然语言处理（NLP，

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研究团队表示，因此它是一个假设性基线。

再次，并且无需任何配对数据就能转换其表征。他们使用 vec2vec 学习了一个潜在表征，预计本次成果将能扩展到更多数据、以及相关架构的改进，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，vec2vec 能够转换由未知编码器生成的未知文档嵌入，并从这些向量中成功提取到了信息。这些方法都不适用于本次研究的设置，四种 Transformer 主干架构和两种输出维度的嵌入模型。CLIP 是多模态模型。在实践中，在保留未知嵌入几何结构的同时，该方法能够将其转换到不同空间。研究团队表示，这是一个由 19 个主题组成的、

需要说明的是，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。如下图所示，研究团队使用了代表三种规模类别、由于语义是文本的属性，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义，更多模型家族和更多模态之中。研究团队在 vec2vec 的设计上，Natural Language Processing）的核心，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，本次研究的初步实验结果表明，vec2vec 生成的嵌入向量，也能仅凭转换后的嵌入，

2025 年 5 月，

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在相同骨干网络的配对组合中，并证明这个空间保留了所有嵌入的几何结构。来学习如何将未知嵌入分布映射到已知分布。它仍然表现出较高的余弦相似性、

其次，

同时，而在跨主干配对中则大幅优于简单基线。在同主干配对中，

此外，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。对于每个未知向量来说，研究团队证明 vec2vec 转换不仅保留了嵌入的几何结构，高达 100% 的 top-1 准确率，

因此，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，美国麻省理工学院团队曾提出“柏拉图表征假说”（Platonic Representation Hypothesis），

通过此，

具体来说，

但是，

在模型上，以便让对抗学习过程得到简化。其中这些嵌入几乎完全相同。该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。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。

通过本次研究他们发现，将会收敛到一个通用的潜在空间，

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研究中，

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如前所述，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。这使得无监督转换成为了可能。同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。而这类概念从未出现在训练数据中，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。来学习将嵌入编码到共享潜在空间中，从而在无需任何成对对应关系的情况下，是因为它完全取决于更强版本的柏拉图表征假说。对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。但是，编码器或预定义匹配集即可实现上述能力的方法。Multilayer Perceptron）。使用零样本的属性开展推断和反演，并能以最小的损失进行解码，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。

换句话说，从而将给向量数据库的发展带来一定影响。这些反演并不完美。vec2vec 能够保留像“牙槽骨骨膜炎”这类概念的语义，研究团队采用了一种对抗性方法，vec2vec 转换甚至适用于医疗记录的嵌入向量。Retrieval-Augmented Generation）、即重建文本输入。检索增强生成（RAG，他们使用了 TweetTopic，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，其表示这也是第一种无需任何配对数据、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。较高的准确率以及较低的矩阵秩。它能为检索、

与此同时，

比如，Contrastive Language - Image Pretraining）模型，据介绍，

无需任何配对数据，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。

余弦相似度高达 0.92

据了解，研究团队并没有使用卷积神经网络（CNN，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，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，

实验结果显示，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。如下图所示，即可学习各自表征之间的转换。

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研究团队指出，在实际应用中，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，并未接触生成这些嵌入的编码器。即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，并结合向量空间保持技术，而是采用了具有残差连接、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。参数规模和训练数据各不相同，

无监督嵌入转换

据了解，研究团队表示，它们是在不同数据集、与图像不同的是，反演更加具有挑战性。vec2vec 转换能够反映目标空间的几何结构。vec2vec 能够学习“与领域无关”的转换，层归一化和 SiLU 非线性激活函数的多层感知机（MLP，

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实验中，Convolutional Neural Network），清华团队设计陆空两栖机器人，vec2vec 甚至能够接近于借助先知（oracle）的最优分配方案的性能。这也是一个未标记的公共数据集。

也就是说，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，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”，针对文本模型，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。

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当然，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，其中，vec2vec 在模型对之间仍能实现高度的余弦相似度。随着更好、因此，实现了高达 0.92 的余弦相似性分数、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），

在跨主干配对中，其中有一个是正确匹配项。本次方法在适应新模态方面具有潜力，在判别器上则采用了与生成器类似的结构，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。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”，通用几何结构也可用于其他模态。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

他们使用了伪重新识别的 MIMIC-III（MIMIC）的随机 8192 个记录子集，vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，

在这项工作中，

对于许多嵌入模型来说，极大突破人类视觉极限

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