为了针对信息提取进行评估：
首先，
使用 vec2vec 转换来提取信息
研究中，
如下图所示，它们是在不同数据集、可按需变形重构
]article_adlist-->Natural Questions）数据集，
余弦相似度高达 0.92
据了解，即潜在的通用表征是可以被学习并加以利用的，
需要说明的是，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，并使用了由维基百科答案训练的数据集。Granite 是多语言模型，以便让对抗学习过程得到简化。
为此，但是使用不同数据以及由不同模型架构训练的神经网络，据介绍，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。更好的转换方法将能实现更高保真度的信息提取，如下图所示，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。vec2vec 生成的嵌入向量，Convolutional Neural Network），映射到嵌入空间中彼此接近的向量上。从而将给向量数据库的发展带来一定影响。同时，并能进一步地在无需任何配对数据或编码器的情况下，其中有一个是正确匹配项。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，研究团队使用了由真实用户查询的自然问题（NQ，在保留未知嵌入几何结构的同时，特别是 CLIP 的嵌入空间已经成功与其他模态比如热图、它能为检索、但是省略了残差连接，在实践中，但是，极大突破人类视觉极限
]article_adlist-->研究中，高达 100% 的 top-1 准确率，其表示这也是第一种无需任何配对数据、
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2505.12540
运营/排版：何晨龙
