多模态大模型

CaIRec: Calibrated Modality Imputation for Incomplete Multimodal Recommendation

CaIRec：面向不完整多模态推荐的校准模态补全方法

Ruiyu Liu, Xiaohao Liu, Miaomiao Cai, Yunshan Ma, See-Kiong Ng

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；cross-modal(abstract)

AI总结 本文针对多模态推荐中模态缺失导致的跨模态结构失真与偏好适应差距问题，提出两阶段框架CaIRec，经多组实验验证其有效性与鲁棒性。

ReLoop-UME: Recurrent Depth with Learnable Retrieval Registers for Universal Multimodal Embedding

ReLoop-UME：带可学习检索寄存器的循环深度通用多模态嵌入

Shijie Wang, Xiangzhao Hao, Yueti Li, Guangyu Cao, Xinyu Tang, Haiyun Guo

专题命中 跨模态检索 ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 该研究针对通用多模态嵌入的延迟问题，提出带可学习检索寄存器的循环深度模型ReLoop-UME，在MMEB-V2等数据集上提升检索性能且运行速度显著优于现有模型。