从碎片化走向融合：全模态嵌入综述与路线图
嵌入模型支撑着众多现代 AI 系统，但不同模态的研究长期以来大多各自发展。本文指出，对比学习、Transformer 架构以及向更细粒度表征的转变，正推动相关研究逐步汇聚。文章提出三种难度递增的能力：覆盖度、可比性和组合性。转换可拓展覆盖度，对齐可实现可比性，而联合嵌入则旨在达到组合性。本文系统梳理全模态嵌入研究的发展，并提出推动该领域走向统一的路线图。
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