AdaptiveEmbed：按需分配向量的多模态检索新范式
_reachsumit · x · 2026-08-27
论文提出 AdaptiveEmbed 框架，挑战多模态检索中固定向量数量的传统。
核心方法：
- 样本自适应：不同样本根据其检索需求分配不同数量的 Embedding 向量，而非统一预算。
- 内容自适应嵌入集：每个样本由 CAES 表示，其容量由额外向量的检索效用决定。
- 训练框架：利用多组对比学习（MGCL）和对称集合相似性（SetSim）学习结构化多向量表示，并使用效用策略确定最佳向量数量。
该方法在效率与精度之间取得了更好的平衡。
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