阿里发布 Ovis-Embedding：全模态统一向量，刷新五大榜单 SOTA
_reachsumit · x · 2026-09-23
阿里巴巴发布 Ovis-Embedding 全模态向量模型家族，用共享多模态主干将文本、图像、视频、音频编码到同一表示空间，在 MMEB-v3、MMEB-v2、MVEB、MAEB、RTEB 等基准上取得 SOTA。三大技术要点：
- 原生全模态初始化：以预训练 Qwen-omni 为主干，低秩初始化后做对比训练
- 数据为中心的训练：构建覆盖五类模态的高质量语料，引入同源采样构造任务一致 batch 与高质量 in-batch 负例
- 嵌入专用优化：focal loss 强调难例，基于相似度的嵌入蒸馏迁移细粒度相似结构；推理时用低秩特征分解支持灵活维度、几乎无损
论文与代码均已公开。
所属事件:阿里开源 Ovis 全模态 Embedding 模型刷新多项 SOTA(4 条相关)→
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