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    近日，來自Google的Gemini3掀起了新一輪的多模態技術浪潮，“讀圖”與“長文本理解”已成為衡量AI智商的核心標準。然而，作為連接圖像與文本的“橋梁”，傳統的CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）模型在面對復雜、多細節的長文本描述時，卻常出現一個怪象：描述越豐富，圖文匹配反而越差。
    與此同時，中國聯通數據科學與人工智能研究院在這一領域取得重要進展，提出全新視覺語言對齊框架HiMo-CLIP，通過創新性建模語義層級與單調性，在不修改編碼器架構的前提下，實現了長文本、短文本場景的全維度性能突破。相關論文已入選國際人工智能頂會AAAI2026Oral（總投稿量23680篇，錄用率為17.6%，其中Oral錄用率僅約3.5%）。目前，量子位、CVer、AI思想會、我愛計算機視覺等媒體均對該成果進行了報道。
    關于AAAI
    AAAI人工智能會議（AAAIConferenceonArtificialIntelligence）是人工智能領域歷史悠久、覆蓋范圍廣的國際學術盛會之一。其學術權威性備受認可，被中國計算機學會（CCF）、中國自動化學會（CAA）及中國人工智能學會（CAAI）共同評定為A類會議。
    （論文入選）
    問題溯源：CLIP的“扁平化”瓶頸
    傳統CLIP模型在處理文本時，往往把句子當作“一鍋粥”，不能在復雜的上下文中捕捉到具區分度的特征。這將導致兩個典型問題：語義層級和語義單調性的缺失。
    例如，一張“白色福特F250”的圖片，若描述從“一輛白色卡車”逐步擴展為“帶有超大輪胎、可見車軸、染色車窗的白色福特F250”，理想情況下模型應該越來越確信這是一張匹配的圖片。但現有模型往往做不到這一點。
    （隨著描述變長，現有模型分數下降，而HiMo-CLIP（綠勾）穩步提升）
    HiMo-CLIP：兩大創新，讓AI“越看越懂”
    HiMo-CLIP提出了兩個核心組件，由此讓模型具備了“分層理解”和“越詳細越匹配”的能力：
    層次化解構（HiDe）：使用批次內主成分分析（PCA），動態提取文本中的關鍵語義成分，讓模型能根據上下文自適應聚焦不同層次的語義信息。比如在同一批數據中，有時“福特F250”是關鍵，有時“染色車窗”更關鍵。
    單調性感知對比損失（MoLo）：設計雙分支對齊目標，一個分支保持全局圖文對齊，另一個分支將圖像與HiDe提取出的關鍵語義成分對齊。通過聯合優化，模型自然而然地學會“文本越完整，對齊分數越高”的單調性規律。
    （HiMo-CLIP框架概覽）
    實驗結果：全場景性能碾壓主流基線
    HiMo-CLIP在多個經典的長文本、短文本檢索基準，以及自行構造的深度層級數據集HiMo-Docci上進行了廣泛實驗。
    在長文本（表1）和短文本（表2）檢索任務上，HiMo-CLIP展現出了顯著的優勢。值得注意的是，HiMo-CLIP僅使用了1M（一百萬）的訓練數據，就擊敗了使用100M甚至10B數據的現有方法（如LoTLIP，SigLIP等），并在多個數據集上刷新SOTA。
    （表1長文本檢索結果)
    (表2短文本檢索結果)
    為系統評估語義單調性，中國聯通數據科學與人工智能研究院提出了HiMo@K指標，用于衡量模型在文本逐步完整時對齊分數是否單調遞增。還通過可視化方式，展示了不同方法的語義單調性表現。現有方法經常出現“細節增加但匹配度下降”的反直覺現象，而HiMo-CLIP則始終維持穩定遞增的匹配趨勢，符合人類認知。
    （HiMo-Docci上的單調性可視化）
    HiMo-CLIP的提出標志著多模態學習從“扁平化”向“結構化”的重要轉變。正如論文中所強調：“對齊跨模態表示的多個語義抽象層次，對魯棒且符

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