這項(xiàng)由Salesforce研究院聯(lián)合加州大學(xué)圣芭芭拉分校、滑鐵盧大學(xué)以及清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)完成的重要研究發(fā)表于2025年7月，研究論文可通過(guò)arXiv:2507.04590獲取。研究團(tuán)隊(duì)提出了VLM2Vec-V2這一突破性的多模態(tài)嵌入模型，并構(gòu)建了全新的MMEB-V2評(píng)估基準(zhǔn)。這項(xiàng)研究首次實(shí)現(xiàn)了對(duì)文本、圖片、視頻和可視化文檔的統(tǒng)一理解和處理，為人工智能在多媒體內(nèi)容理解方面帶來(lái)了重大進(jìn)展。

人工智能理解多媒體內(nèi)容就像人類(lèi)學(xué)習(xí)語(yǔ)言一樣復(fù)雜。當(dāng)嬰兒開(kāi)始認(rèn)識(shí)世界時(shí)，他們不僅要學(xué)會(huì)理解文字，還要學(xué)會(huì)看懂圖片，理解視頻中的動(dòng)作，甚至讀懂各種文檔。然而現(xiàn)有的人工智能模型大多只擅長(zhǎng)其中一兩種能力，就好比有些人擅長(zhǎng)閱讀文字，有些人善于看圖，但很少有人能同時(shí)精通所有這些技能。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：目前的多模態(tài)人工智能模型主要專注于理解靜態(tài)的自然圖片，比如風(fēng)景照片或者日常生活場(chǎng)景，但對(duì)于視頻和各種格式的文檔卻力不從心。這就像一個(gè)只會(huì)看靜態(tài)圖片的人突然要去看電影或者閱讀復(fù)雜的圖表文檔一樣困難。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們需要處理的視覺(jué)信息遠(yuǎn)比靜態(tài)圖片豐富得多，包括動(dòng)態(tài)的視頻內(nèi)容、結(jié)構(gòu)化的文檔、演示文稿等等。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了VLM2Vec-V2模型。這個(gè)模型的工作原理可以用學(xué)習(xí)多種語(yǔ)言的過(guò)程來(lái)類(lèi)比。就像一個(gè)語(yǔ)言天才能夠同時(shí)掌握中文、英文、法文和日文，并且能夠在這些語(yǔ)言之間自由切換和翻譯一樣，VLM2Vec-V2能夠同時(shí)理解文本、圖片、視頻和文檔這四種不同的"語(yǔ)言"，并且能夠在它們之間建立聯(lián)系。

同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)還創(chuàng)建了MMEB-V2這個(gè)全新的評(píng)估體系。如果說(shuō)現(xiàn)有的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)就像只考察學(xué)生閱讀理解能力的單一考試，那么MMEB-V2就像是一個(gè)全面的綜合能力測(cè)試，不僅要考察閱讀理解，還要測(cè)試看圖說(shuō)話、視頻分析、文檔理解等多方面的能力。這個(gè)評(píng)估體系包含了78個(gè)不同的任務(wù)，覆蓋了9個(gè)主要的能力類(lèi)別，確保能夠全面檢驗(yàn)人工智能模型的多媒體理解能力。

一、突破傳統(tǒng)局限：從單一模態(tài)到全方位理解

傳統(tǒng)的多模態(tài)人工智能模型就像專門(mén)學(xué)科的專家，每個(gè)人只精通自己的領(lǐng)域。比如有專門(mén)的圖片識(shí)別專家，有專門(mén)的文本理解專家，還有專門(mén)的視頻分析專家，但是讓他們合作處理復(fù)雜的多媒體任務(wù)時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)各種協(xié)調(diào)問(wèn)題。

現(xiàn)有的評(píng)估數(shù)據(jù)集也存在類(lèi)似的問(wèn)題。它們主要關(guān)注的是像MSCOCO、Flickr這樣的自然圖片數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集就像是一個(gè)只收錄風(fēng)景照和生活照的相冊(cè)，雖然涵蓋了很多美麗的圖片，但是缺少了現(xiàn)實(shí)世界中更豐富的視覺(jué)內(nèi)容類(lèi)型?，F(xiàn)實(shí)生活中，我們每天都要處理各種類(lèi)型的視覺(jué)信息：觀看YouTube視頻、閱讀PDF文檔、瀏覽網(wǎng)頁(yè)、查看演示文稿等等。

VLM2Vec-V2的出現(xiàn)就像是培養(yǎng)了一個(gè)全能型的人才。這個(gè)模型基于Qwen2-VL架構(gòu)，選擇這個(gè)架構(gòu)的原因很有趣，就像選擇一個(gè)有良好基礎(chǔ)的學(xué)生來(lái)培養(yǎng)多項(xiàng)技能一樣。Qwen2-VL具有幾個(gè)關(guān)鍵特性：它能夠處理不同分辨率的輸入內(nèi)容，就像一個(gè)視力很好的人能夠同時(shí)看清遠(yuǎn)處的大屏幕和近處的小字；它還具有多模態(tài)旋轉(zhuǎn)位置編碼技術(shù)，這就像給模型裝上了一個(gè)精準(zhǔn)的定位系統(tǒng)，能夠理解內(nèi)容在空間和時(shí)間上的關(guān)系；最重要的是，它采用了統(tǒng)一的架構(gòu)來(lái)處理2D圖片和3D視頻，就像用同一套思維框架來(lái)理解靜態(tài)畫(huà)面和動(dòng)態(tài)影像。

二、創(chuàng)新的統(tǒng)一表示學(xué)習(xí)：讓不同媒體說(shuō)同一種語(yǔ)言

VLM2Vec-V2的核心創(chuàng)新在于它的統(tǒng)一表示學(xué)習(xí)方法，這個(gè)過(guò)程就像是教會(huì)不同國(guó)家的人說(shuō)同一種世界語(yǔ)。在現(xiàn)實(shí)世界中，文本、圖片、視頻和文檔雖然形式不同，但它們都承載著信息，VLM2Vec-V2要做的就是找到一種通用的"翻譯方法"，讓計(jì)算機(jī)能夠用同一套"語(yǔ)言"來(lái)理解這些不同形式的內(nèi)容。

這個(gè)統(tǒng)一表示的過(guò)程采用了對(duì)比學(xué)習(xí)的方法?？梢园堰@個(gè)過(guò)程想象成學(xué)習(xí)配對(duì)游戲：給定一段文字描述和一個(gè)視頻片段，模型需要判斷它們是否在講同一件事情。通過(guò)大量這樣的配對(duì)練習(xí)，模型逐漸學(xué)會(huì)了如何在不同媒體之間建立聯(lián)系。比如，當(dāng)模型看到"一只貓?jiān)谧非?這段文字時(shí)，它需要能夠從眾多視頻中準(zhǔn)確找出真正展示貓咪追球的那個(gè)視頻。

為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套巧妙的數(shù)據(jù)格式化方法。每個(gè)訓(xùn)練樣本都被重新包裝成指令-查詢的形式，就像給每個(gè)學(xué)習(xí)任務(wù)都配上了詳細(xì)的說(shuō)明書(shū)。比如，對(duì)于視頻檢索任務(wù)，指令可能是"找到包含以下視覺(jué)內(nèi)容的視頻"，然后跟上具體的查詢內(nèi)容。這種設(shè)計(jì)讓模型能夠理解不同任務(wù)的具體要求，從而做出更準(zhǔn)確的判斷。

模型的訓(xùn)練過(guò)程采用了InfoNCE損失函數(shù)，這個(gè)技術(shù)名詞聽(tīng)起來(lái)很復(fù)雜，但實(shí)際原理很簡(jiǎn)單。就像是在玩一個(gè)"找不同"的游戲：給模型展示一個(gè)正確的配對(duì)（比如一段文字和匹配的圖片），同時(shí)給出很多錯(cuò)誤的配對(duì)作為干擾項(xiàng)，模型需要學(xué)會(huì)從眾多選項(xiàng)中挑出正確的那一個(gè)。通過(guò)反復(fù)練習(xí)這樣的游戲，模型的判斷能力逐漸提高。

三、數(shù)據(jù)采樣的藝術(shù)：平衡不同來(lái)源的訓(xùn)練營(yíng)養(yǎng)

訓(xùn)練VLM2Vec-V2就像是為一個(gè)成長(zhǎng)中的孩子制定營(yíng)養(yǎng)均衡的飲食計(jì)劃。不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)就像不同的營(yíng)養(yǎng)成分，需要合理搭配才能確保模型健康成長(zhǎng)。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套精心的數(shù)據(jù)采樣策略來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

首先是批量混合策略，這就像是在每頓飯中都要包含蛋白質(zhì)、碳水化合物和維生素一樣。研究團(tuán)隊(duì)建立了一個(gè)采樣權(quán)重表，規(guī)定從不同數(shù)據(jù)集中抽取樣本的概率，確保模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠接觸到各種類(lèi)型的任務(wù)，不會(huì)因?yàn)槟骋活?lèi)數(shù)據(jù)過(guò)多而產(chǎn)生偏好。

更有趣的是交錯(cuò)子批次策略。傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法就像是讓學(xué)生連續(xù)幾個(gè)小時(shí)只學(xué)數(shù)學(xué)，然后連續(xù)幾個(gè)小時(shí)只學(xué)語(yǔ)文，這樣容易造成學(xué)習(xí)疲勞和知識(shí)偏向。而交錯(cuò)子批次策略則像是讓學(xué)生在一堂課中輪流學(xué)習(xí)不同科目：先學(xué)一點(diǎn)數(shù)學(xué)，再學(xué)一點(diǎn)語(yǔ)文，然后學(xué)一點(diǎn)英語(yǔ)，這樣既保持了學(xué)習(xí)的新鮮感，又確保了各科目的均衡發(fā)展。

具體來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)將一個(gè)大的訓(xùn)練批次分成若干個(gè)小的子批次，每個(gè)子批次內(nèi)的樣本來(lái)自同一個(gè)數(shù)據(jù)源，這樣增加了對(duì)比學(xué)習(xí)的難度（因?yàn)橄嗨频臉颖靖y區(qū)分），但多個(gè)子批次交錯(cuò)在一起又保持了訓(xùn)練的多樣性。這種策略在實(shí)驗(yàn)中被證明能夠顯著提升模型的性能，特別是在視覺(jué)文檔和視頻任務(wù)上。

四、MMEB-V2：史上最全面的多模態(tài)理解考試

如果說(shuō)訓(xùn)練模型是教育過(guò)程，那么評(píng)估就是考試。MMEB-V2可以說(shuō)是迄今為止最全面的多模態(tài)人工智能"高考"，它不僅要考察模型的基礎(chǔ)能力，還要測(cè)試其在各種復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用能力。

這個(gè)評(píng)估體系的設(shè)計(jì)理念就像是設(shè)計(jì)一個(gè)全能運(yùn)動(dòng)員的選拔賽。不僅要測(cè)試跑步、跳躍這些基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)能力，還要考察游泳、球類(lèi)運(yùn)動(dòng)、體操等各種專項(xiàng)技能。MMEB-V2包含了78個(gè)不同的任務(wù)，分為9個(gè)主要類(lèi)別，每個(gè)類(lèi)別都對(duì)應(yīng)著現(xiàn)實(shí)世界中的重要應(yīng)用場(chǎng)景。

在視頻理解方面，MMEB-V2設(shè)計(jì)了五個(gè)不同的測(cè)試環(huán)節(jié)。視頻檢索任務(wù)就像是在一個(gè)巨大的視頻庫(kù)中找到特定內(nèi)容，模型需要根據(jù)文字描述準(zhǔn)確定位相關(guān)視頻。時(shí)刻檢索則更加精細(xì)，要求模型不僅找到正確的視頻，還要定位到視頻中的特定時(shí)間段，就像在一部?jī)尚r(shí)的電影中找到某個(gè)特定的5分鐘片段。視頻分類(lèi)任務(wù)考察的是模型對(duì)視頻內(nèi)容的理解能力，需要判斷視頻展示的是什么活動(dòng)或場(chǎng)景。視頻問(wèn)答則測(cè)試模型的推理能力，要求它根據(jù)視頻內(nèi)容回答相關(guān)問(wèn)題。

在視覺(jué)文檔理解方面，MMEB-V2涵蓋了現(xiàn)代工作和學(xué)習(xí)中最常見(jiàn)的文檔類(lèi)型。這包括學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報(bào)告、演示文稿、圖表、表格等各種形式的文檔。模型需要能夠理解這些文檔的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，并根據(jù)用戶的查詢找到相關(guān)信息。這就像是測(cè)試一個(gè)人是否能夠快速閱讀和理解各種工作文件的能力。

評(píng)估過(guò)程中使用的指標(biāo)也很有針對(duì)性。對(duì)于大多數(shù)任務(wù)，研究團(tuán)隊(duì)使用Hit@1作為主要評(píng)估指標(biāo)，這意味著模型的第一個(gè)答案必須是正確的，就像考試中的選擇題一樣，沒(méi)有第二次機(jī)會(huì)。對(duì)于文檔檢索任務(wù)，則使用NDCG@5指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)不僅關(guān)注準(zhǔn)確性，還關(guān)注結(jié)果的排序質(zhì)量，就像搜索引擎需要把最相關(guān)的結(jié)果排在前面一樣。

五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：全面領(lǐng)先的性能表現(xiàn)

當(dāng)VLM2Vec-V2接受MMEB-V2的全面測(cè)試時(shí)，其表現(xiàn)可以用"全面領(lǐng)先"來(lái)形容。在78個(gè)不同的測(cè)試任務(wù)中，VLM2Vec-V2獲得了58.0的總體平均分，這個(gè)成績(jī)明顯超過(guò)了所有對(duì)比的基線模型。

更令人印象深刻的是，VLM2Vec-V2雖然只有20億個(gè)參數(shù)（相對(duì)較?。趫D像任務(wù)上的表現(xiàn)卻能夠匹敵擁有70億參數(shù)的大型模型。這就像是一個(gè)輕量級(jí)拳擊手在重量級(jí)比賽中獲得了優(yōu)秀成績(jī)，充分說(shuō)明了模型設(shè)計(jì)的優(yōu)越性。

在具體的任務(wù)類(lèi)別上，VLM2Vec-V2在圖像相關(guān)任務(wù)中表現(xiàn)出色，平均得分64.9，在圖像分類(lèi)、視覺(jué)問(wèn)答、圖像檢索和視覺(jué)定位等各個(gè)子任務(wù)上都取得了競(jìng)爭(zhēng)性的結(jié)果。特別值得注意的是，在一些具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上，比如ImageNet-A（對(duì)抗樣本）和ImageNet-R（真實(shí)世界變體），VLM2Vec-V2都表現(xiàn)出了良好的魯棒性。

在視頻理解任務(wù)上，雖然VLM2Vec-V2的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中視頻內(nèi)容相對(duì)較少，但仍然取得了34.6的平均分，這在視頻分類(lèi)、視頻問(wèn)答、視頻檢索和時(shí)刻檢索等各個(gè)子任務(wù)上都體現(xiàn)了模型的通用性。這就像一個(gè)主要學(xué)習(xí)靜態(tài)圖片的學(xué)生在動(dòng)態(tài)視頻理解考試中也能取得不錯(cuò)的成績(jī)，說(shuō)明了模型良好的知識(shí)遷移能力。

在視覺(jué)文檔理解方面，VLM2Vec-V2取得了65.4的平均分，雖然仍然落后于專門(mén)為文檔檢索設(shè)計(jì)的ColPali模型，但相比其他通用模型已經(jīng)有了顯著提升。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明統(tǒng)一的多模態(tài)訓(xùn)練確實(shí)能夠提升模型在各個(gè)領(lǐng)域的表現(xiàn)，而不需要為每個(gè)特定任務(wù)單獨(dú)設(shè)計(jì)模型。

六、深入分析：模態(tài)組合的科學(xué)藝術(shù)

為了更深入地理解不同類(lèi)型數(shù)據(jù)對(duì)模型性能的影響，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了系統(tǒng)的消融實(shí)驗(yàn)。這些實(shí)驗(yàn)就像是營(yíng)養(yǎng)學(xué)研究中分析不同食物成分對(duì)健康影響的實(shí)驗(yàn)一樣，通過(guò)控制變量來(lái)找出最優(yōu)的"配方"。

研究團(tuán)隊(duì)分別訓(xùn)練了只使用單一模態(tài)數(shù)據(jù)的模型、使用兩種模態(tài)組合的模型，以及使用全部三種模態(tài)的模型。結(jié)果顯示，在單一模態(tài)訓(xùn)練中，使用圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型獲得了最高的平均性能，這可能是因?yàn)閳D像數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量都比較優(yōu)秀。

更有趣的發(fā)現(xiàn)是，當(dāng)組合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)，性能并不是簡(jiǎn)單的疊加關(guān)系。圖像加視頻的組合在圖像任務(wù)上略微優(yōu)于圖像加文檔的組合，但在文檔任務(wù)上則相反。而當(dāng)三種模態(tài)全部結(jié)合時(shí)，模型在視覺(jué)文檔任務(wù)上獲得了最佳性能，總體平均分也達(dá)到了最高。

這個(gè)結(jié)果告訴我們，多模態(tài)學(xué)習(xí)中存在著微妙的相互促進(jìn)關(guān)系。就像學(xué)習(xí)音樂(lè)的人往往在數(shù)學(xué)方面也表現(xiàn)出色一樣，訓(xùn)練模型理解不同類(lèi)型的視覺(jué)內(nèi)容能夠相互促進(jìn)，提升整體的理解能力。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了不同的子批次大小對(duì)訓(xùn)練效果的影響。結(jié)果顯示，適中的子批次大?。?4）在圖像任務(wù)上表現(xiàn)最佳，而較大的子批次大小對(duì)視頻和文檔任務(wù)更有利。這個(gè)發(fā)現(xiàn)為未來(lái)的多模態(tài)模型訓(xùn)練提供了重要的參考依據(jù)。

在模型設(shè)置方面，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)LoRA rank為16時(shí)模型性能最佳，過(guò)大或過(guò)小的rank都會(huì)影響性能。同時(shí)，隨著訓(xùn)練步數(shù)的增加，所有三個(gè)模態(tài)的性能都在持續(xù)提升，特別是視覺(jué)文檔和視頻任務(wù)，這暗示著更長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練可能會(huì)帶來(lái)進(jìn)一步的性能提升。

七、技術(shù)創(chuàng)新的深層機(jī)制

VLM2Vec-V2的成功不是偶然的，而是多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同作用的結(jié)果。其中最核心的創(chuàng)新是統(tǒng)一的多模態(tài)數(shù)據(jù)格式化方法。這種方法就像是發(fā)明了一種通用的"翻譯器"，能夠?qū)⒉煌问降妮斎朕D(zhuǎn)換成模型能夠理解的統(tǒng)一格式。

具體來(lái)說(shuō)，研究團(tuán)隊(duì)為每種輸入類(lèi)型設(shè)計(jì)了特殊的標(biāo)記符號(hào)。圖像輸入使用<|image_pad|>標(biāo)記，視頻輸入使用<|video_pad|>標(biāo)記，這些標(biāo)記就像是告訴模型"接下來(lái)的內(nèi)容是什么類(lèi)型"的路標(biāo)。同時(shí)，每個(gè)訓(xùn)練樣本都被包裝成指令-查詢的形式，指令部分告訴模型要完成什么任務(wù)，查詢部分提供具體的輸入內(nèi)容。

另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是基于溫度縮放的余弦相似度計(jì)算。這個(gè)技術(shù)聽(tīng)起來(lái)復(fù)雜，但原理很直觀。就像調(diào)節(jié)空調(diào)溫度一樣，通過(guò)調(diào)節(jié)"溫度"參數(shù)，模型可以控制其判斷的"敏感度"。溫度較低時(shí)，模型會(huì)做出更加confident的判斷；溫度較高時(shí)，模型的判斷會(huì)更加平滑和保守。

在處理長(zhǎng)視頻和多頁(yè)文檔時(shí)，VLM2Vec-V2采用了統(tǒng)一的采樣策略。對(duì)于視頻，模型會(huì)均勻采樣8幀來(lái)代表整個(gè)視頻的內(nèi)容；對(duì)于多頁(yè)文檔，模型會(huì)根據(jù)需要處理相關(guān)的頁(yè)面。這種處理方式既保證了信息的完整性，又控制了計(jì)算復(fù)雜度。

八、現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的廣闊前景

VLM2Vec-V2的技術(shù)突破為現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用開(kāi)啟了許多新的可能性。在教育領(lǐng)域，這個(gè)模型可以幫助開(kāi)發(fā)更智能的學(xué)習(xí)輔助系統(tǒng)。學(xué)生可以上傳任何形式的學(xué)習(xí)資料——無(wú)論是課本PDF、教學(xué)視頻還是課堂照片，系統(tǒng)都能理解內(nèi)容并回答相關(guān)問(wèn)題。

在企業(yè)應(yīng)用方面，VLM2Vec-V2可以極大地提升信息檢索和知識(shí)管理的效率。員工可以通過(guò)自然語(yǔ)言描述來(lái)搜索公司內(nèi)部的各種文檔、演示文稿和培訓(xùn)視頻，而不需要記住具體的文件名或關(guān)鍵詞。這就像是擁有了一個(gè)能夠理解各種材料的智能助手。

在內(nèi)容創(chuàng)作和媒體行業(yè)，這項(xiàng)技術(shù)可以幫助自動(dòng)化許多繁瑣的工作。比如，自動(dòng)為視頻生成字幕和摘要，自動(dòng)分類(lèi)和標(biāo)記媒體資產(chǎn)，或者根據(jù)文本描述找到合適的視覺(jué)素材。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，VLM2Vec-V2可以幫助處理多模態(tài)的醫(yī)療數(shù)據(jù)，包括醫(yī)學(xué)影像、病歷文檔和患者記錄視頻，為醫(yī)生提供更全面的診斷支持。

在法律和合規(guī)領(lǐng)域，模型可以幫助律師快速檢索和分析大量的法律文檔、證據(jù)材料和視頻記錄，提高工作效率和準(zhǔn)確性。

九、面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展

盡管VLM2Vec-V2取得了顯著的成果，但研究團(tuán)隊(duì)也坦率地指出了當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)和限制。首先是在視頻理解方面，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對(duì)有限，模型在一些復(fù)雜的視頻推理任務(wù)上仍有提升空間。這就像是一個(gè)主要通過(guò)閱讀學(xué)習(xí)的學(xué)生在觀察和分析動(dòng)態(tài)事物時(shí)還需要更多練習(xí)。

在視覺(jué)文檔理解方面，雖然VLM2Vec-V2相比之前的通用模型有了很大提升，但仍然落后于專門(mén)為文檔檢索設(shè)計(jì)的模型。這說(shuō)明在特定領(lǐng)域的專業(yè)化和通用化之間還需要找到更好的平衡點(diǎn)。

計(jì)算資源的需求也是一個(gè)現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)。處理高分辨率的圖像、長(zhǎng)時(shí)間的視頻和多頁(yè)的文檔需要大量的計(jì)算資源，這可能限制了模型在一些資源有限環(huán)境中的應(yīng)用。

研究團(tuán)隊(duì)指出，未來(lái)的發(fā)展方向包括幾個(gè)重要方面。首先是擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模和多樣性，特別是視頻數(shù)據(jù)。其次是優(yōu)化模型架構(gòu)，在保持通用性的同時(shí)提升在特定任務(wù)上的性能。還有就是探索更高效的訓(xùn)練和推理方法，降低計(jì)算成本。

另一個(gè)重要的發(fā)展方向是增強(qiáng)模型的推理能力。目前的模型主要專注于內(nèi)容匹配和檢索，未來(lái)需要在理解基礎(chǔ)上加強(qiáng)邏輯推理和常識(shí)推理能力，使其能夠處理更復(fù)雜的多模態(tài)推理任務(wù)。

十、對(duì)人工智能發(fā)展的深遠(yuǎn)意義

VLM2Vec-V2的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)進(jìn)步，更代表了人工智能發(fā)展的一個(gè)重要趨勢(shì)：從專門(mén)化走向通用化。傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)往往需要為每個(gè)特定任務(wù)單獨(dú)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練模型，這就像是培養(yǎng)很多專門(mén)技能的專家。而VLM2Vec-V2展示了訓(xùn)練通用型"全才"的可能性。

這種通用化的趨勢(shì)對(duì)整個(gè)人工智能領(lǐng)域具有深遠(yuǎn)的影響。首先，它大大降低了開(kāi)發(fā)和部署人工智能系統(tǒng)的成本。過(guò)去需要分別開(kāi)發(fā)圖像理解、視頻分析、文檔處理等多個(gè)系統(tǒng)，現(xiàn)在一個(gè)統(tǒng)一的模型就能處理所有這些任務(wù)。

其次，通用化的模型具有更好的適應(yīng)性和遷移能力。當(dāng)面對(duì)新的任務(wù)或領(lǐng)域時(shí)，不需要從零開(kāi)始訓(xùn)練，而是可以基于已有的通用能力快速適應(yīng)。這就像是一個(gè)受過(guò)全面教育的人更容易學(xué)習(xí)新的技能。

從技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)看，VLM2Vec-V2也為構(gòu)建更高級(jí)的人工智能系統(tǒng)提供了重要的基礎(chǔ)。多模態(tài)理解能力是通向人工通用智能的重要一步，因?yàn)檎嬲闹悄苄枰軌蛘虾屠斫鈦?lái)自不同感官的信息。

在評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)方面，MMEB-V2的建立也為整個(gè)領(lǐng)域提供了重要的參考。一個(gè)全面、標(biāo)準(zhǔn)化的評(píng)估體系對(duì)于推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和比較不同方法的性能至關(guān)重要。這就像是為運(yùn)動(dòng)員建立了統(tǒng)一的比賽規(guī)則和評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。

說(shuō)到底，VLM2Vec-V2的意義遠(yuǎn)超出了技術(shù)本身。它展示了人工智能正在向著更加智能、更加實(shí)用的方向發(fā)展。當(dāng)我們能夠用自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)交流，讓它理解我們周?chē)母鞣N視覺(jué)信息時(shí)，人機(jī)交互將變得更加自然和高效。這不僅會(huì)改變我們的工作方式，也會(huì)影響我們的學(xué)習(xí)、娛樂(lè)和生活的方方面面。

歸根結(jié)底，這項(xiàng)研究代表了人工智能技術(shù)向著真正理解和處理人類(lèi)多樣化信息需求方向邁出的重要一步。雖然距離完美的人工智能助手還有距離，但VLM2Vec-V2已經(jīng)為我們展示了一個(gè)充滿可能性的未來(lái)圖景。對(duì)于那些對(duì)這項(xiàng)技術(shù)細(xì)節(jié)感興趣的讀者，完整的研究論文可以通過(guò)arXiv:2507.04590獲取，其中包含了更詳細(xì)的技術(shù)說(shuō)明和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

Q&A

Q1：VLM2Vec-V2是什么？它能做什么？ A：VLM2Vec-V2是Salesforce開(kāi)發(fā)的多模態(tài)理解模型，它的核心能力是同時(shí)理解文本、圖片、視頻和各種文檔。就像一個(gè)全能助手，它可以根據(jù)文字描述找視頻，分析文檔內(nèi)容，回答關(guān)于圖片的問(wèn)題等，是首個(gè)真正統(tǒng)一處理這四種媒體類(lèi)型的AI模型。

Q2：這個(gè)技術(shù)會(huì)不會(huì)很快應(yīng)用到我們的日常生活中？ A：很有可能。這種技術(shù)特別適合搜索引擎、教育平臺(tái)、企業(yè)知識(shí)管理等場(chǎng)景。未來(lái)我們可能可以用自然語(yǔ)言搜索任何類(lèi)型的內(nèi)容，比如說(shuō)"找個(gè)做蛋糕的視頻"就能準(zhǔn)確找到相關(guān)視頻，或者上傳學(xué)習(xí)資料讓AI幫忙解答問(wèn)題。

Q3：VLM2Vec-V2相比其他AI模型有什么優(yōu)勢(shì)？ A：最大優(yōu)勢(shì)是"一個(gè)模型搞定所有媒體類(lèi)型"。以前需要分別用不同的AI處理圖片、視頻、文檔，現(xiàn)在一個(gè)VLM2Vec-V2就夠了。而且它在保持通用性的同時(shí)，在各個(gè)專項(xiàng)任務(wù)上的表現(xiàn)都很出色，特別是只有20億參數(shù)卻能達(dá)到70億參數(shù)模型的效果。