最近邻归一化提升了多模态检索效果
多模态模型借助大规模预训练，在图像描述、视觉问答和跨模态检索等任务中取得了强劲但仍有不足的表现。本文中，我们呈现了一种简便高效的方法——最近邻归一化（NNN），能在无需额外训练的情况下，纠正已训练的对比图像-文本检索模型中的错误。我们发现，在我们测试的所有对比
文本检索
LLM2CLIP：使用大语言模型提升CLIP的文本处理，提高长文本理解
在人工智能迅速发展的今天，多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP（对比语言-图像预训练）作为其中的典范，通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间，为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理复杂长文本
阿里云百炼Qwen2.5-Turbo来袭：百万超长上下文处理仅需0.3元！
阿里云百炼平台近期迎来重大更新，正式推出了Qwen2.5-Turbo模型，为所有用户开放调用API接口。这一创新举措不仅将百万tokens的处理费用降至0.3元，还慷慨地赠送每位用户1000万tokens的免费额度。