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多模態研究正處在爆發期，從圖文融合到視頻、語音、傳感器數據，模型能力邊界不斷擴展。頂會頂刊已將其視為具身智能與通用AI的核心方向。但寫論文時常遇到痛點：方法多、任務雜，缺乏統一框架，選題容易顯得“跟風”。未來趨勢是跨模態表示的高效對齊與可解釋融合，既能落地應用，也能凸顯創新性。

論文一：Bridging Modalities: Improving Universal Multimodal Retrieval by Multimodal Large Language Models

方法：

作者采用多模態大語言模型作為核心，統一對文本、圖像等模態進行編碼，并通過共享特征空間實現不同模態間的高效對齊。訓練過程中，模型在合成多模態數據集上進行端到端優化，通過對跨模態語義相關性的深度挖掘來增強檢索能力。推理時，無論輸入是什么模態，GME都能智能推斷最相關的目標模態內容，在多種公開基準上實現了跨模態檢索性能的新突破。

創新點：

• 利用多模態大語言模型統一建模多種模態，打破傳統檢索模型在模態轉換上的局限。

• 構建了高質量合成多模態數據集，有效提升模型的跨模態泛化能力和魯棒性。

• 提出端到端優化方案，使模型在文本-圖像、圖像-文本等檢索任務上均取得業界領先表現。

論文鏈接：

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11093150

圖靈學術科研輔導

論文二：Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models

方法：

Apollo模型在架構上融合了先進的視頻幀編碼器與多模態特征對齊機制，能夠對視頻的時序信息和視覺細節進行深度捕捉和統一建模。訓練階段，模型利用大規模視頻-文本對進行端到端預訓練，通過多任務損失強化語義理解和跨模態推理能力。推理時，Apollo能夠高效地處理長視頻序列，將抽象的視覺動態轉化為精準的語義描述和任務輸出，在多項視頻理解基準上取得了領先成績。

創新點：

• 首次系統性地優化多模態大模型的視頻處理流程，實現端到端的視頻語義理解。

• 設計了高效的視頻特征提取與融合結構，顯著提升模型對復雜視頻場景的表征能力。

• 通過創新的訓練策略和大規模預訓練，顯著增強了模型在多領域視頻任務中的泛化能力與表現。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2412.10360

圖靈學術科研輔導

論文三：LamRA: Large Multimodal Model as Your Advanced Retrieval Assistant

方法：

作者的框架以多模態大模型為基礎，直接利用其強大的語義編碼能力對檢索候選進行理解和排序，無需針對特定任務進行微調。整個流程先通過高效的初步檢索篩選相關內容，再由大模型對候選進行語義重排序，最大化結果的準確性和多樣性。最終，LamRA能夠在多種實際檢索場景下展現出優異性能，兼容文本-文本、圖像-文本等多模態輸入，實現真正的“即插即用”智能檢索體驗。

創新點：

• 首次系統性地優化多模態大模型的視頻處理流程，實現端到端的視頻語義理解。

• 設計了高效的視頻特征提取與融合結構，顯著提升模型對復雜視頻場景的表征能力。

• ?通過創新的訓練策略和大規模預訓練，顯著增強了模型在多領域視頻任務中的泛化能力與表現。

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2412.01720

本文選自gongzhonghao【CVPR頂會精選】