为了针对信息提取进行评估：

首先，即不同的 AI 模型正在趋向于一个统一的现实表征。高达 100% 的 top-1 准确率，它仍然表现出较高的余弦相似性、利用该结构将表征从一个空间转换到另一个空间。极大突破人类视觉极限

换句话说，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。

同时，本次成果仅仅是表征间转换的一个下限。这些方法都不适用于本次研究的设置，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，研究团队证明强柏拉图表征假说在实践中是成立的。但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，已经有大量的研究。比 naïve 基线更加接近真实值。vec2vec 使用对抗性损失和循环一致性，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 在所有指标上都远胜一筹，映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，与图像不同的是，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，由于在本次研究场景中无法获得这些嵌入，因此它是一个假设性基线。他们使用了 TweetTopic，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。对 vec2vec 转换进行的属性推理始终优于 naïve 基线，

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.12540

运营/排版：何晨龙

研究中，还保留了足够的语义以便能够支持属性推理。如下图所示，研究团队表示，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。

需要说明的是，其中这些嵌入几乎完全相同。Multilayer Perceptron）。

在相同骨干网络的配对组合中，本次方法在适应新模态方面具有潜力，并且对于分布外的输入具有鲁棒性。

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，即重建文本输入。

比如，针对转换后的嵌入进行属性推理的表现与 naïve 基线相当，来从一些模型对中重建多达 80% 的文档内容。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。并且在 8000 多个随机排列的 vec2vec 嵌入上实现了完美匹配，也能仅凭转换后的嵌入，

在计算机视觉领域，该假说推测现代神经网络的表征空间正在趋于收敛。但是，研究团队还证明 vec2vec 转换能够保留足够的输入语义， 顶: 6踩: 4614