CIM-Embed：指令条件多模态嵌入聚类框架
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CIM-Embed：指令条件多模态嵌入聚类框架
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报道摘要
研究者提出 CIM-Embed，通过监督对比学习将图像、文本与指令直接映射为嵌入，再用 HDBSCAN 在无需真实簇数的情况下完成聚类。团队基于 Amazon Reviews 2023 构建了含 5,373 个商品、449 个分组任务的 ProductMIC 基准，全维嵌入下平均每任务 V-measure 达 95.01，而最强通用嵌入基线 WeMM 9B 仅为 53.06。
摘自 arXiv Artificial Intelligence
最新进展10月16日 12:00
CIM-Embed：面向聚类的指令条件多模态嵌入学习框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv Artificial IntelligenceCIM-Embed：面向聚类的指令条件多模态嵌入学习框架
研究者提出 CIM-Embed，通过监督对比学习将图像、文本与指令直接映射为嵌入，再用 HDBSCAN 在无需真实簇数的情况下完成聚类。团队基于 Amazon Reviews 2023 构建了含 5,373 个商品、449 个分组任务的 ProductMIC 基准，全维嵌入下平均每任务 V-measure 达 95.01，而最强通用嵌入基线 WeMM 9B 仅为 53.06。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。