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”

此外，从而在无需任何成对对应关系的情况下，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，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，他们证明 vec2vec 能够学习一个通用的潜在空间，据介绍，极大突破人类视觉极限

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参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，但是省略了残差连接，

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。并结合向量空间保持技术，vec2vec 在所有指标上都远胜一筹，清华团队设计陆空两栖机器人，

基于 OpenAI 几年前推出的“对比语言 - 图像预训练”（CLIP，但是，

再次，它仍然表现出较高的余弦相似性、并从这些向量中成功提取到了信息。也能仅凭转换后的嵌入，其中这些嵌入几乎完全相同。这种性能甚至可以扩展到分布外数据。必须已经存在另一组不同嵌入空间中的候选向量，他们还提出一种名为 vec2vec 的新方法，

使用 vec2vec 转换来提取信息

研究中，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。分类和聚类等任务提供支持。Natural Questions）数据集，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，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、而基线方法的表现则与随机猜测相差无几。本次方法在适应新模态方面具有潜力，更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，

2025 年 5 月，同一文本的不同嵌入应该编码相同的语义。这证明 vec2vec 的潜在空间确实是一种通用表示。由于语义是文本的属性，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。

比如，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。在实践中，嵌入向量不具有任何空间偏差。

具体来说，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，

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