Adobe

Spike Hijacking in Late-Interaction Retrieval

晚期交互检索中的尖峰劫持

Karthik Suresh, Tushar Vatsa, Tracy King, Asim Kadav, Michael Friedrich

机构 * Adobe 纠错

AI总结 研究揭示了MaxSim在晚期交互检索中导致梯度集中和鲁棒性权衡的问题，指出其在文档长度增加时性能下降更快。

Comments Accepted at the 1st Late Interaction Retrieval Workshop (LIR 2026) at ECIR 2026. Published in CEUR Workshop Proceedings

ID-Sim: An Identity-Focused Similarity Metric

ID-Sim：一种以身份为中心的相似性度量

Julia Chae, Nicholas Kolkin, Jui-Hsien Wang, Richard Zhang, Sara Beery, Cusuh Ham

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

AI总结 本文提出ID-Sim，一种以身份为中心的相似性度量，通过高质量图像数据集和生成合成数据，提升身份识别和生成任务的评估能力。

Comments SB and CH equal advising; Project page https://juliachae.github.io/id_sim.github.io/