多模态大模型

ReMatch: Boosting Representation through Matching for Multimodal Retrieval

ReMatch: 通过匹配提升表示以实现多模态检索

Qianying Liu, Xiao Liang, Zhiqiang Zhang, Zhongfei Qing, Fengfan Zhou, Yibo Chen, Xu Tang, Yao Hu, Paul Henderson

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；MLLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ReMatch通过生成匹配阶段提升多模态检索的表示能力，利用端到端训练和细粒度嵌入生成，在MMEB基准上取得新突破。

Unsupervised Memorability Modeling from Tip-of-the-Tongue Retrieval Queries

从舌尖上的遗忘检索查询中无监督建模可记忆性

Sree Bhattacharyya, Yaman Kumar Singla, Sudhir Yarram, Somesh Kumar Singh, Harini S, James Z. Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Adobe Media and Data Science Research（Adobe媒体与数据科学研究） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CV、cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出首个大规模无监督数据集，通过舌尖上的遗忘检索查询建模视觉内容的可记忆性，并展示了其在回忆生成和ToT检索任务中的优越表现。

Comments Accepted at WACV 2026

On The Role of Pretrained Language Models in General-Purpose Text Embeddings: A Survey

在预训练语言模型中通用文本嵌入的作用：综述

Meishan Zhang, Xin Zhang, Xinping Zhao, Shouzheng Huang, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Institute for Clarity in Documentation（清晰文档研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎- Rocquencourt 国家信息与自动化研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述了预训练语言模型在通用文本嵌入中的作用，探讨了其架构、核心方法及未来研究方向。

Comments 45 pages, 4 figures, 9 tables