提出MMEmb-R1框架,通过将推理建模为隐变量、引入对偶感知的推理选择机制和基于强化学习的自适应推理控制,解决推理与对比学习结构不匹配及推理非普适性问题,在MMEB-V2基准上以4B参数取得71.2分新SOTA,显著降低推理开销和延迟。
机构:字节
来源:arXiv 2604.06156 | AI4Papers 论文推荐平台