首篇全模态嵌入综述：文本/视觉/音频嵌入研究正在走向融合
_reachsumit · x · 2026-11-04
arXiv 立场论文指出，嵌入模型支撑着从搜索引擎到推荐系统的一切现代 AI 系统，但各模态（文本、视觉、音频、图等）的嵌入研究长期彼此割裂、少有交流。作者认为这种割裂掩盖了更深层的趋同：在对比学习、Transformer 架构和粒度迁移的驱动下，各模态的嵌入研究正收敛到共同原则。
论文提出三级递进能力框架——覆盖（coverage）、可比（comparability）、组合（compositionality），并给出三条统一路径：
- transformation：拓展覆盖面
- alignment：实现跨模态可比
- joint embedding：作者主张的终点，目标是组合性
这是首个跨模态统一梳理全模态嵌入（omnimodal embedding）研究的综述与路线图，附 GitHub 仓库。
所属事件:蚂蚁联合多校发布全模态嵌入综述：跨模态研究走向统一(2 条相关)→
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