PILOT 框架：把推理当隐变量，提升多模态嵌入检索效果
_reachsumit · x · 2026-10-26
arXiv 论文《Beyond Post-Hoc Rewards: Privileged Reasoning Exploration for Multimodal Embeddings》提出 PILOT 框架，改进用自生成推理增强多模态嵌入的现有做法。
- 问题：现有方法只基于输入本身优化推理，检索监督只给成对相关性标签，无法显式引导推理探索，多条候选推理链的检索价值参差。
- 方法：将推理建模为隐变量，用同一个 MLLM 的两种推理模式实例化先验与后验——先验只见输入，后验在训练时可利用额外关系证据(正负候选)引导探索；再通过重要性加权变分目标，在共享的推理兼容奖励下让先验-后验共同进化。
- 结果：推理时只需输入，无需额外证据，即可获得更好的多模态嵌入。
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