UEmbed：统一稀疏与密集多模态嵌入
稀疏检索是现代搜索系统（从网络搜索到检索增强生成）的基础。现有方法引入学习稀疏检索（LSR）超越精确词法匹配，但LSR一直局限于编码器式双向架构，在多模态场景中仍高度依赖辅助跨模态模块。为解决这些限制，我们提出UEmbed（统一嵌入），一个解码器风格的多模态嵌入模型，可在一次因果前向传播中同时生成稀疏词法表示和密集表示。
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稀疏检索是现代搜索系统（从网络搜索到检索增强生成）的基础。现有方法引入学习稀疏检索（LSR）超越精确词法匹配，但LSR一直局限于编码器式双向架构，在多模态场景中仍高度依赖辅助跨模态模块。为解决这些限制，我们提出UEmbed（统一嵌入），一个解码器风格的多模态嵌入模型，可在一次因果前向传播中同时生成稀疏词法表示和密集表示。
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