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Image-Text Retrieval
研究用图像与文本互相检索、组合查询和统一多模态向量表示，重点关注可扩展性、细粒度对齐、数据分布与评测可靠性。
Reading path
- ProblemDefine task and evidence boundary
- MethodsCompare families and design choices
- EvidenceReturn to papers and searchable text
- Open questionsTrack unresolved tensions
Method family map
From problem definition to verifiable system capability
三分钟摘要
图文检索研究两类基本方向：用文本找图（text-to-image retrieval, T2I）和用图找文本（image-to-text retrieval, I2T）。在更复杂的设置中，查询可以是“参考图像 + 修改文本”（composed image retrieval），目标也可以是图片、文本、网页或文档页面。本页用于判断这个方向的技术主线、公开数据/评测和适合研究生切入的难点。
- 它是什么：把图像、文本或“图像 + 修改指令”映射到可比较的表示，再从候选库中找回最相关结果。
- 现在做到哪里：双编码器已经是大规模召回底座，细粒度交互、组合式查询和统一多模态向量仍处于快速发展期。
- 真正难点：标准 Recall@K 可能掩盖组合性失败、错误负例、预训练数据重叠、跨语言退化和高昂索引成本。
- 研究判断：有限算力下，比“再训练一个更大的模型”更可行的是可靠评测、难负例、轻量精排与专业领域视觉证据检索。
- 证据阶段：已冻结正式检索协议并完成40 篇证据矩阵，当前为
scoped_review；外部检索和排除日志尚未完成，不能声称系统覆盖。
任务或系统流程
一个可靠的图文检索系统如何把高召回、细粒度匹配与成本约束连接起来？
第一阶段生成可离线索引的共享表示并召回候选，第二阶段只对少量候选做局部交互或精排，最后同时报告结果质量、证据位置和系统成本。
- 查询输入文本、图像，或参考图像加修改指令
- 共享表示双编码器独立计算向量，支持离线建库
- 候选召回近似最近邻索引保留高召回候选
- 局部交互多向量、late interaction 或跨编码器识别细粒度关系
- 可复核输出同时报 Recall、错误案例、延迟、吞吐与索引大小
查询经过图像与文本编码形成共享表示，向量索引召回候选，再由局部交互或跨编码器精排，最后输出结果、局部证据和质量成本指标。
当前综合判断
1. 双编码器已经是可扩展基线，但不是完整答案
CLIP 与 ALIGN 证明，图像编码器和文本编码器分别输出共享向量，再通过对比学习训练，可以在大规模图库中离线建索引，并在 Flickr30K、MS COCO 等标准任务上取得强结果（CLIP、ALIGN）。SigLIP 进一步把重点放到损失和训练通信成本，说明双塔路线仍然是工程底座，而不是已经被淘汰的旧方法（SigLIP）。
但双塔分数通常是全局语义相似度。它可以判断“狗在雪地里”大体相关，却不一定稳定区分对象—属性归属、词序、数量或空间关系。ARO、Winoground 与 SugarCrepe 的结果共同说明，标准 Recall 高不能直接解释为组合性理解（ARO、Winoground、SugarCrepe）。
2. 主流系统正在形成“召回 + 精排/多向量”的混合形态
ALBEF 采用先对齐再融合的结构：双塔做大范围对齐，cross-encoder 对候选做更细匹配；FILIP 则用 patch—token late interaction 在细粒度和预计算之间折中（ALBEF、FILIP）。ColPali 把这一思路扩展到视觉文档，用页面图像的多向量表示和 late interaction 处理布局、表格与字体信息（ColPali）。
这形成一个清晰的系统分解：第一阶段追求高召回、低延迟、可压缩索引；第二阶段追求关系/局部对齐与可解释证据。研究价值往往在两阶段之间的负例、分数校准、索引成本和域外可靠性，而不是只把 backbone 换大。
3. 组合式查询是最明确的任务切口之一
FashionIQ 用自然语言反馈描述“保留什么、改变什么”；CIRR 将任务扩展到开放域真实图像；SEARLE 使用 pseudo-word 和 CLIP 共享空间做零样本 CIR，并用 CIRCO 的多真值标注缓解单一 ground truth 的问题（FashionIQ、CIRR、SEARLE/CIRCO）。
这个方向比普通 caption retrieval 更接近交互式搜索，也有公开数据和可重复指标；但它仍受到目标多样性、合理负例、域偏移和用户满意度缺失的约束。小团队可以围绕一个明确域（例如商品、论文页面、体育战术图）做数据构造、难例和评测，而不必从零训练图文基础模型。
4. 数据分布和评测协议已经成为一等研究变量
LAION-5B 和 DataComp 让研究者可以讨论数据规模、过滤、去重、语言和计算预算；BLIP 说明 caption 自举/过滤也会改变监督质量（LAION-5B、DataComp、BLIP）。多语言多样性研究进一步指出，加入翻译后的非英语数据不仅影响多语任务，也可能改善英语检索和地域分布变化（Multilingual Diversity）。
同时，No Zero-Shot Without Exponential Data 通过概念频率分析提醒我们：下游概念可能已经出现在预训练数据中，所谓 zero-shot 结果需要做重叠/频率审计（No Zero-Shot Without Exponential Data）。因此，新的方法如果只在 Flickr30K/MS COCO 上报一个 Recall@K，而不报告数据重叠、长尾、语言和 hard-negative 对照，证据强度有限。
5. 统一多模态 embedding 是前沿，但“通用”仍待验证
UniIR 用 instruction 把八类检索任务合并到一个系统，并提出 M-BEIR；VLM2Vec 则把已有 VLM 训练成可处理图像、文本和组合指令的固定维向量模型（UniIR/M-BEIR、VLM2Vec/MMEB）。这条路线有明显研究空间：任务意图建模、跨任务负例、域外泛化和向量索引效率。
但统一 benchmark 的平均分可能掩盖某一任务或语言退化；生成式 VLM 的显存和推理成本也可能抵消向量检索的优势。当前更稳妥的表述是“统一 embedding 是可研究的趋势”，而不是“已经找到通用检索器”。
近五年演化（2022—2026）
本轮新增核验了 20 篇 2022—2026 年的论文，与原有 20 篇基础、组合式检索、数据和评测论文合起来形成 40 篇专题主语料。结论不是“图文检索已经没有空间”，而是研究问题正在从“能不能把图和文对齐”转向“在什么任务、什么数据和什么成本约束下，表示真的可靠”。
2022—2026 年图文检索的研究问题发生了什么变化？
时间线不是按模型数量罗列论文，而是展示研究焦点如何从表示扩展到组合查询、统一向量、视觉文档与可靠性审计。
- 2022零样本组合式检索与细粒度对齐成为独立任务
- 2023数据筛选、训练配方与轻量双编码器进入系统化比较
- 2024统一多模态 embedding 与视觉文档多向量检索形成新系统路线
- 2025多语言、跨任务、显式负例与多真值评测暴露平均分盲点
- 2026研究价值转向可靠性、专业域证据与质量—成本边界
2022 年组合式和细粒度检索兴起，2023 年训练效率与数据质量加强，2024 年统一多模态向量和视觉文档检索发展，2025 至 2026 年转向跨任务可靠性与成本验证。
方法家族与成熟阶段
方法家族的成熟度
双编码器与训练配方
CLIP/ALIGN/SigLIP 之后，SigLIP 2、MobileCLIP、DCI、FuseMix 持续优化训练、蒸馏和效率。
受控的语言/领域泛化、数据质量和成本曲线，而不是继续盲目更换 backbone。
细粒度对齐与混合检索
FILIP、ALBEF、MSRM、CPRD、ColPali、VisRAG 已形成“召回 + 局部交互/精排”路线。
验证 hard negative 是否有效，并量化候选预算、late interaction 索引成本与可解释证据。
组合式图像检索（CIR）
Pic2Word、LinCIR、KEDs、生成式 ZS-CIR、CoLLM 从 pseudo token、组合 embedding、伪目标图和 LLM 数据增强持续推进。
多真值、自然 query、改写鲁棒性、多图组合与跨领域泛化。
统一多模态 embedding
UniIR/M-BEIR、VLM2Vec、E5-V、MIEB 正把多个任务放入统一向量框架。
分任务/分语言报告、平均分之外的退化、索引规模与 VLM 推理成本。
数据与评测可靠性
ARO、Winoground、SugarCrepe、CoLA、CIR robustness、No Zero-Shot、PinPoint 已暴露错误负例、多真值、预训练重叠、paraphrase 与显式负例问题。
建立能反映真实用户行为的指标、负例质量审计和可复核的数据污染记录。
视觉文档与专业图像
ColPali、VisRAG、MIRACL-VISION、ViDoRe 显示应用快速增长，但跨数据集结论仍不统一。
只在视觉信息无法由 OCR 完整表达的页面上证明收益，并同时报告 OCR、文本、视觉与混合检索成本。
各方法家族分别解决检索链路中的哪一类问题？
双编码器负责规模，局部交互和跨编码器负责精度，组合式与统一向量改变查询空间，数据与评测方法负责判断提升是否可信。
- 双编码器召回独立编码与离线索引，适合大规模候选库
- 局部多向量patch—token 匹配保留局部证据，代价是索引膨胀
- 跨编码器精排联合注意力提升关系判断，只适合少量候选
- 组合式查询把参考图像与修改文本合成为目标意图
- 统一多模态向量用指令统一不同查询和目标模态，但需分任务验收
- 数据与可靠性审计负例、多真值、语言分布和预训练重叠
方法图以双编码器召回为底座，上接局部多向量与跨编码器精排，旁接组合式查询和统一多模态向量，并由数据评测可靠性贯穿所有分支。
方法家族比较表
| 方法家族 | 核心机制 | 适合解决的问题 | 主要代价/风险 |
|---|---|---|---|
| 双编码器（dual encoder） | 图像、文本独立编码，共享空间对比学习 | 大规模召回、离线索引、零样本迁移 | 全局表示弱于细粒度关系；依赖数据规模 |
| 跨编码器（cross encoder） | 候选图文联合 cross-attention | 精排、局部匹配、关系判断 | 每个候选都计算，延迟高 |
| 混合召回 + 精排 | 双塔初筛，cross encoder/ITM 重排 | 工业检索与准确率—效率折中 | 系统复杂，需要校准候选数 |
| Late interaction / 多向量 | patch/token 独立表示，查询时局部匹配 | 细粒度对齐、文档布局、局部证据 | 索引存储和打分成本更高 |
| 组合式检索（CIR） | 参考图 + 修改文本 | 交互式商品/开放域图像搜索 | 标注昂贵、多真值和域偏移 |
| 统一指令 embedding | instruction 指定 query/target 模态与任务 | 跨任务、跨模态、RAG/多模态搜索 | 任务混合、成本、平均分掩盖退化 |
| 数据/评测方法 | 过滤、去重、hard negative、反事实 benchmark | 解决噪声、长尾、捷径和污染 | 需要完整审计，容易把错误负例当真值 |
拥挤方向与研究机会
如果你刚进入这个方向，先不要从模型名称或榜单分数开始。先判断自己拥有多少算力、数据和领域资源，再选择能被实验明确证伪的问题。
先看结论
Recommended
按现有资源选择 A—D
先选 A，研究模型是真的理解图文关系，还是只靠关键词猜答案。
选 B，但必须同时证明结果质量、速度和存储成本的改进。
再考虑 C；没有可靠数据时，不要先做模型创新。
再考虑 D，并先确认表格、图表、布局等视觉信息确实不可被文字识别完整替代。
Avoid first
只换模型、只刷一个分数
只更换主干网络（backbone）、只报告前 K 个结果命中率（Recall@K）、只增加一个简单查询融合模块，或从零训练超大图文模型。
强模型已经把标准数据集分数抬得很高；单个数据集上的小幅提升，无法证明模型更懂图文关系，也可能来自数据重叠或调参。
同时检查错误案例、跨数据集稳定性、运行成本和数据污染，明确方法在哪些情况下有效、在哪些情况下失败。
四个研究入口怎么选
检查模型是真的理解，还是在猜关键词
设计困难负例（hard negative）和可靠评测，识别模型是否理解对象、属性、数量、词序与空间关系。
刚入门、算力有限，希望先形成一个边界清晰且可连续迭代的问题。
冻结公开模型，在一个标准检索集和一个组合性诊断集上复现结果，再人工检查新增负例是否正确。
问题在至少两个模型或两个数据集上稳定出现，而且负例质量通过人工抽样审计。
让检索系统在有限算力下又快又准
比较快速召回与精细重排的组合，研究准确率、查询速度和索引大小之间的取舍。
喜欢系统工程，愿意做完整实现、计时和资源测量，而不只是训练一个新模块。
固定同一个图文模型，比较单向量召回、局部交互和轻量精排三条流程。
在相近成本下结果更好，或在相近结果下明显更快、更省存储。
找出中文、多语言或跨领域为什么失效
不只看平均分，而是分别检查不同语言、长尾概念和领域变化造成的性能下降。
能稳定获得许可清晰、质量可检查的中文、多语言或专业领域数据。
先做中文/英文、领域内/领域外四组对照，固定图像模型，只改变数据或语言处理方式。
数据量足够支撑分组比较，而且差异不能用翻译质量或样本重复简单解释。
检索文字识别看不全的视觉证据
重点检索表格、图表、页面布局和局部区域，而不是默认视觉模型一定优于文字识别（OCR）。
拥有论文页面、实验截图、体育战术图等明确场景，并能完成少量人工标注。
先做 100—500 页小数据集，对比仅文字识别、仅图像和图文混合三类对照基线（baseline）。
视觉或混合方法只在“视觉信息确实重要”的子集上稳定胜出，并且存储与查询成本可接受。
对“能否作为研究生方向”的修订结论
图文检索可以作为研究生研究方向，但新手不应先问“换哪个模型”，而应先问“我能验证哪一种失败”。默认优先 A；偏系统工程时选择 B；只有在数据或专业场景稳定可得时，才优先考虑 C 或 D。所有路线都应同时报告检索结果、错误案例和资源成本，而不是只看一个榜单分数。
当前判断的置信度：中高。 方法家族、评测问题和候选入口由多篇 CVPR/ICLR/NeurIPS 论文及 arXiv 主文献交叉支持；“A 最适合当前资源条件”仍是结合你的算力、周期和兴趣做出的研究规划判断，不是论文直接证明的事实。最终选题前仍需用 1—2 周复现 pilot 检验数据、GPU 和导师资源。
本节术语速读
- 主干网络（backbone）
- 负责提取图像或文本特征的核心模型。
- 对照基线（baseline）
- 新方法必须公平比较的起点方案。
- 前 K 个结果命中率（Recall@K）
- 正确答案是否出现在最前面的 K 个结果中。
- 困难负例（hard negative）
- 看起来很像正确答案、但关键关系不符合的错误样本。
- 向量表示（embedding）
- 把图像或文本转换成可计算相似度的一组数字。
- 基准评测（benchmark）
- 用于统一比较方法的数据集、指标和实验规则。
反方证据、局限与可证伪条件
检查点 1：是否存在足以否定方向的证据
目前没有单一结果足以否定图文检索作为研究方向，但有四个会显著削弱结论的风险：标准 benchmark 可能与预训练数据重叠，组合式数据可能存在错误负例，平均 Recall 可能掩盖语言/领域退化，基础模型规模也可能让小改动难以形成稳定增益。上述风险不是附注，而是研究设计必须直接测量的变量。
检查点 2：最强反驳是什么
最强反驳是：双塔、跨编码器、late interaction 和统一 embedding 的主要范式已经成熟，真正的性能提升越来越依赖更大的数据、模型和算力；在标准数据集上做轻量结构改动，可能只是调参或评测过拟合。这个反驳使“换一个 backbone、报一个 Recall@K”不适合作为研究生课题主线。
检查点 3：如何让课题可证伪
可行的课题必须预先写出失败条件：在至少一个标准集、一个组合性诊断集和一个域外/中文集上同时评估；报告 hard negative 的有效性、数据重叠审计、Recall—延迟—索引大小曲线，并加入 text-only、image-only 和简单启发式基线。如果方法只能提升单一 benchmark 或只在更大模型上有效，就应把结论收窄为局部改进，而不是声称获得通用检索能力。
研究生可行的研究入口
前面的 A—D 卡片用于快速选择；本节保留四个候选课题的完整研究设计。第一次阅读可以只看卡片标题和推荐级别，确定兴趣后再展开研究问题、实验、资源与止损条件。
候选课题 A：组合性难负例与评测审计最推荐
Expand research designCollapse research design
反事实关系、属性、数量和词序负例，能否区分真正的图文组合性理解与文本/图像捷径？
经过人工或规则质量审计的 hard negative 能显著降低“只看关键词/词频”的假提升；但它未必会提升所有开放域 Recall，因此必须把诊断准确率和标准检索分数分开报告。
不把 ARO、Winoground、SugarCrepe 当作单一排行榜，而是构造一个跨数据集、带负例有效性审计和数据重叠记录的评测协议。
CLIP/SigLIP 双塔、一个轻量 cross-encoder；Flickr30K 或 MS COCO + ARO/Winoground/SugarCrepe + 一个小型中文/领域外集；Recall@K、组合性准确率、text-only/image-only 基线、hard-negative 误标率和预训练重叠比例。
冻结一个公开 CLIP 或 SigLIP，先为 500—2,000 个样本生成四类反事实负例，人工抽样审计，再比较原始 benchmark、增强 benchmark 和简单启发式模型。
第 1 月复现双塔基线并建立样本/负例 schema；第 2 月完成负例生成、人工审计和 text-only 对照；第 3 月做跨模型、跨数据集误差分析，形成可复现实验包。
扩展到中文或一个专业域，加入多真值和数据污染审计，比较冻结模型、轻量适配和精排模型，形成评测协议或方法论文。
1 张 24GB 级 GPU 可做冻结/轻量训练；主要风险是负例本身错误或任务过于合成；若方法增益不稳定，就把贡献收窄为 benchmark audit、数据卡（data card）和失败模式分析。
适合优先考虑 SIGIR、ACM MM、CVPR/ICCV workshop，若视觉方法足够扎实再考虑主会；适合作为硕士论文，因为研究问题清晰、算力可控且容易形成连续实验。
候选课题 B：中等算力下的双塔召回与轻量精排推荐
Expand research designCollapse research design
在固定 GPU 和图库规模下，单向量双塔、late interaction、多向量表示和轻量 cross-encoder 的准确率—延迟—索引大小折中是什么？
双塔负责高召回，局部交互只需要作用于少量候选；合理的候选数、向量压缩和分数校准，可能比更换更大的 backbone 更值得研究。
把模型效果和系统代价放到同一受控表格，报告端到端 latency、内存、索引构建时间和候选数，而不是只比较 Recall@K。
CLIP/SigLIP + FAISS 作为双塔基线，FILIP/ColPali 式 late interaction 和轻量 cross-encoder 作为增强；Flickr30K/MS COCO、CIRR 或 CIRCO、一个视觉文档子集；Recall@K、nDCG、P95 latency、索引大小、吞吐和训练显存。
冻结图像/文本编码器，只训练投影层或精排头，扫候选数、向量维度、量化方式和精排深度，绘制质量—成本 Pareto 曲线。
第 1 月统一数据、索引和计时协议；第 2 月实现双塔/late interaction/精排三条 pipeline；第 3 月做消融、跨图库规模测试和失败案例归因。
加入域外图库或中文查询，研究动态候选预算、置信度校准和蒸馏/量化，形成可部署的混合检索系统论文。
1—2 张 24GB 级 GPU 足以进行冻结 backbone 和轻量头训练；风险是工程比较多但学术新意不足；若方法贡献不够，可转向候选预算、校准或可解释证据的明确问题。
适合 SIGIR、ACM MM、WWW、信息检索或多模态系统方向 workshop；适合作为硕士论文，尤其适合有工程实现和系统评测兴趣的学生。
候选课题 C：中文/多语言与跨领域图文检索条件推荐
Expand research designCollapse research design
中文、低资源语言和地域/专业领域变化，究竟通过数据覆盖、翻译策略、对齐损失还是轻量适配影响检索泛化？
增加语言和地域多样性可能改善某些跨域检索，但平均分提升不代表每种语言都受益；分语言、分领域和长尾分层是必要条件。
将语言、地域、概念频率和域偏移作为实验因素，避免把“多语言模型在一个英文 benchmark 上的平均分”当成多语言泛化证据。
CLIP/SigLIP、多语言文本编码器和翻译增强基线；公开多语言图文数据、中文网页/商品/文档子集和跨域测试集；按语言/地域/频率分层的 Recall@K、跨语言检索、域外性能、校准和失败率。
选中文—英文两个语言、一个公开领域和一个外部领域，固定图像编码器，仅比较原始数据、翻译增强、语言平衡采样三种设置。
第 1 月确定许可和语言分层；第 2 月完成数据质量、去重和 baseline；第 3 月完成跨语言/跨域误差矩阵与长尾分析。
加入低资源语言、领域适配或多语言 hard negative，研究语言公平性、文化覆盖和成本受控的适配方法。
1 张 24GB 级 GPU 可做 adapter/LoRA 或冻结编码器实验；风险是数据许可、标注质量和语言覆盖不足；若无法稳定构造数据，先转为公开数据的评测审计与数据卡研究。
适合 ACL/EMNLP（语言问题清晰时）、SIGIR、ACM MM；适合作为硕士论文，但前提是能获得稳定的中文/多语言数据和导师指导。
候选课题 D：视觉文档或专业图像的多向量检索应用驱动
Expand research designCollapse research design
页面布局、表格、图表和局部视觉证据是否能通过多向量/late interaction 提升专业文档检索，而不是只依靠 OCR 文本？
在视觉信息确实重要的文档或专业图像中，多向量表示比纯文本/OCR 更能找回局部证据；但存储、分辨率和标注成本可能抵消收益。
借鉴 ColPali/ViDoRe 的思路，把论文图表、实验截图或体育战术图限定为一个可解释小领域，并同时比较视觉、OCR 和混合检索。
OCR/BM25、CLIP/SigLIP 单向量、ColPali 式多向量；ViDoRe 或许可清晰的 PDF 页面/专业图像集合；Recall@K、nDCG、证据页命中率、局部区域命中率、索引大小和查询延迟。
先建立 100—500 页、每页 2—5 个 query 的小型多真值集合，固定渲染分辨率，对比 OCR-only、image-only 和 hybrid 三种系统。
第 1 月确定领域和标注协议；第 2 月完成页面渲染、query/证据页标注和三条 baseline；第 3 月做局部证据、表格/图表和成本消融。
加入领域适配、难例挖掘和可解释局部证据，扩大到跨来源测试，并验证真实用户任务或 RAG（检索增强生成）下游收益。
1—2 张 24GB 级 GPU，主要成本在数据整理和标注；风险是领域过窄、数据许可或人工标注负担；若专业数据难获取，先使用公开视觉文档 benchmark，再把体育战术图作为后续扩展。
适合 SIGIR、ACM MM、文档分析/多模态应用 workshop；适合作为应用型硕士论文，但需要稳定领域合作或可公开的数据资产。
推荐排序与止损条件
- 优先顺序：没有特定资源时先做 A；偏系统工程时做 B；已有稳定多语言数据或专业场景时再做 C / D。
- 不要作为首个课题：从零训练十亿级模型、只换主干网络（backbone），或只在一个标准数据集上报告前 K 个结果命中率（Recall@K）。
- 三个月止损信号：无法稳定复现对照基线（baseline）；新增负例经常被人工判为错误；改进只出现在单一数据集或更大模型；或者查询速度与存储成本明显差于已有方案。
- 调整方式：模型创新证据不足时，把课题收窄为评测审计、数据质量、失败模式或成本—质量取舍，不要继续堆叠模块。
证据基础
- 检索与筛选协议：图文检索检索与综合协议。
- 逐篇证据矩阵：40 篇证据矩阵；40/40 为
reviewed，均有 PDF、可检索全文和独立分析。 - 基础双塔：CLIP、ALIGN、SigLIP。
- 细粒度/混合架构：FILIP、ALBEF、ColPali。
- 数据与训练：BLIP、LAION-5B、DataComp、多语言多样性。
- 组合式检索：FashionIQ、CIRR、SEARLE/CIRCO。
- 组合性与可靠性：ARO、Winoground、SugarCrepe、No Zero-Shot Without Exponential Data。
- 统一 embedding：UniIR/M-BEIR、VLM2Vec/MMEB。
- 近五年双塔与效率：CLIP4CIR、Pic2Word、MSRM、VILEM、SigLIP 2、MobileCLIP、DCI、FuseMix。
- 近五年 CIR 与精排：LinCIR、KEDs、CPRD、CoLLM、Generative ZS-CIR。
- 近五年统一 embedding 与视觉文档：E5-V、MIEB、VisRAG、MIRACL-VISION。
- 近五年可靠性评测：CoLA、CIR Robustness、PinPoint。
开放问题
- 哪个子方向最适合在中等算力和两三年周期内形成连续研究
- 细粒度图文对齐如何兼顾索引效率
- 怎样构造既难又不错误的负例
- 统一向量模型是否真的跨任务、跨语言泛化
- 如何审计预训练重叠、概念频率与 benchmark 污染