多模态Embedding不愧是CVPR和NIPS的共同选择！这发文思路真的需要好好学习一下！

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最近， 多模态Embedding 模型的爆火在各个行业引起了广泛关注，改变了机器理解文本和图像的方式，相关应用和学术成果也逐渐增加，目前已有多篇研究被各大顶会录用。 比如CVPR 2024的BadCLIP攻击方法，在对抗现有最先进的后门防御技术时成功率提高了45.3%；再比如NIPS的自适应回报条件策略ARP，能够有效减轻目标误泛化问题。 这得益于多模态Embedding的诸多优势，它 不仅可以增强数据理解和分析的能力，还可以提升模型的性能， 特别是在处理复杂、多维度的数据时表现出色。另外，多模态Embedding的高适应性和灵活性，也让它在满足多样化的需求方面一骑绝尘。 如果有论文er对此感兴趣，需要这方面的参考以便找idea，我这边也提供 11篇 多模态Embedding最新论文 ，开源的代码都附上了，希望可以给各位的论文添砖加瓦。 扫码 添加小享， 回复“ 多模态 ………………………………