Ovis-Embedding：拓展通用全模态嵌入模型前沿
该研究推出了全模态嵌入模型家族 Ovis-Embedding，实现对文本、图像、视频和音频的原生整合。不同于将各个独立的模态塔简单组合，Ovis-Embedding 采用共享的多模态骨干网络，将不同模态编码至统一的表征空间中。该模型以预训练的 Qwen-omni 为骨干网络，通过低秩初始化的对比训练完成适配，并引入了以数据为中心的全模态训练策略。
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9月24日2026-09-24
该研究推出了全模态嵌入模型家族 Ovis-Embedding，实现对文本、图像、视频和音频的原生整合。不同于将各个独立的模态塔简单组合，Ovis-Embedding 采用共享的多模态骨干网络，将不同模态编码至统一的表征空间中。该模型以预训练的 Qwen-omni 为骨干网络，通过低秩初始化的对比训练完成适配，并引入了以数据为中心的全模态训练策略。