検索失敗から学習し精度を向上させるマルチモーダル検索モデル

arXiv cs.CV ・ 2026-08-06

原題: Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

AI による要約

複雑な入力に対する画像・テキスト検索精度を高めるため、初期検索の失敗結果に基づいて推論を行う「UniME-R1」を提案した。ハードネガティブを活用した検索中心の思考チェーン（CoT）を生成することで、微細な差異を識別可能な分散表現を獲得する。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv cs.CV）をご確認ください。