SMART 框架让单向量嵌入模型发挥多向量检索能力

SMART 框架通过直接对冻结的隐藏状态做 late-interaction，把标准单向量模型升级为多向量检索器，在 MMEB-V2 上进一步提升 SOTA 模型表现。该方法即插即用，增益集中在细粒度与视觉文档检索任务，分类等全局任务持平，代价是额外的 per-token 索引存储。轻量后训练可节省时间与算力，并让单向量模型在视觉文档检索上媲美 SOTA 多向量模型，代码与权重已开源。