Dme
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抖音发布先进多模态嵌入模型，用于搜索和推荐 · 跟踪2个来源
研究人员开发了抖音多模态嵌入（DME）模型，这是一个为高效、细粒度多模态搜索和推荐设计的两阶段系统。该模型首先进行大规模对比预训练，以建立统一的嵌入空间，然后进行第二阶段，通过基于证据的潜在推理和跨条件重构来增强语义充分性。这种方法使DME在MMEB-v2基准测试中取得了最先进的成果，其9B变体得分为78.4。在抖音的生产环境中，DME在离线评估中显示出2.92%的相对提升，在搜索场景的在线A/B测试中显示出0.1%的生命周期增益。
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抖音发布新型多模态嵌入模型，提升搜索和推荐效果
研究人员发布了抖音多模态嵌入（DME），这是一个新颖的两阶段框架，旨在增强抖音、小红书和YouTube等大型平台的跨模态表示学习能力。第一阶段涉及广泛的对比预训练，以在各种模态之间创建统一的嵌入空间；第二阶段通过基于证据的类型化潜在推理和跨条件重构来提高语义准确性。该方法使DME在MMEB-v2等基准测试中取得了最先进的成果，并在抖音的搜索场景中展现了实际效益，包括离线增益2.92%和在线增益0.1%。
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OphMAE基础模型通过多模态成像推进眼科诊断
研究人员开发了OphMAE，一种用于眼科诊断的新型基础模型，它整合了3D光学相干断层扫描（OCT）和2D正面OCT成像。OphMAE在超过183,000张OCT图像上进行了预训练，在17项诊断任务上取得了最先进的性能，包括年龄相关性黄斑变性（AMD）的96.9% AUC。该模型通过在仅使用2D单模态输入时仍保持高准确性，以及在标记数据有限的情况下表现出强大的性能，展示了其适应性。