多模态检索的范式革新

过去十年间，机器学习主要依赖嵌入技术——将输入数据转换为向量，使向量空间中的几何关系反映语义关联。传统检索方式需计算查询向量与所有候选向量的相似度，当面对海量数据时效率低下。

GENIUS框架核心技术

在2025年CVPR会议上提出的GENIUS框架带来两项关键创新：

  1. 语义量化编码
  2. 通过残差量化生成层级式ID序列：首段代码定义数据类型（图像/文本/图文对），后续代码逐级细化表征空间区域。这种结构使得相似数据具有共同的前缀编码。
  3. 查询增强技术
  4. 通过在表征空间对查询-ID对进行插值，生成多样化训练样本，使模型能适应新型数据分布，显著提升泛化能力。

性能突破

在M-BEIR基准测试中：

  • 文本到图像检索任务（COCO数据集）Recall@5指标超越现有生成式方法28.6分
    • 结合嵌入重排序后，性能差距较传统方法缩小31%-56%
    • 检索速度不受数据库规模影响，索引构建成本降低90%

系统架构

  1. 预训练阶段
  2. 独立训练图像和文本编码器
    1. 对比学习阶段
  4. 残差量化模块学习生成层级编码
    1. 推理阶段
  6. 基于Trie树结构约束输出序列，确保生成有效ID 该技术已应用于某机构搜索系统，在十亿级数据规模下保持毫秒级响应，为跨模态检索提供高效解决方案。

（图示：GENIUS三阶段训练流程与推理机制） 更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）