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    近日，來(lái)自Google的Gemini3掀起了新一輪的多模態(tài)技術(shù)浪潮，“讀圖”與“長(zhǎng)文本理解”已成為衡量AI智商的核心標(biāo)準(zhǔn)。然而，作為連接圖像與文本的“橋梁”，傳統(tǒng)的CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）模型在面對(duì)復(fù)雜、多細(xì)節(jié)的長(zhǎng)文本描述時(shí)，卻常出現(xiàn)一個(gè)怪象：描述越豐富，圖文匹配反而越差。
    與此同時(shí)，中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能研究院在這一領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，提出全新視覺語(yǔ)言對(duì)齊框架HiMo-CLIP，通過(guò)創(chuàng)新性建模語(yǔ)義層級(jí)與單調(diào)性，在不修改編碼器架構(gòu)的前提下，實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)文本、短文本場(chǎng)景的全維度性能突破。相關(guān)論文已入選國(guó)際人工智能頂會(huì)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(huì)、我愛計(jì)算機(jī)視覺等媒體均對(duì)該成果進(jìn)行了報(bào)道。
    關(guān)于AAAI
    AAAI人工智能會(huì)議（AAAIConferenceonArtificialIntelligence）是人工智能領(lǐng)域歷史悠久、覆蓋范圍廣的國(guó)際學(xué)術(shù)盛會(huì)之一。其學(xué)術(shù)權(quán)威性備受認(rèn)可，被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)（CAA）及中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）共同評(píng)定為A類會(huì)議。
    （論文入選）
    問(wèn)題溯源：CLIP的“扁平化”瓶頸
    傳統(tǒng)CLIP模型在處理文本時(shí)，往往把句子當(dāng)作“一鍋粥”，不能在復(fù)雜的上下文中捕捉到具區(qū)分度的特征。這將導(dǎo)致兩個(gè)典型問(wèn)題：語(yǔ)義層級(jí)和語(yǔ)義單調(diào)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(kuò)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(yīng)該越來(lái)越確信這是一張匹配的圖片。但現(xiàn)有模型往往做不到這一點(diǎn)。
    （隨著描述變長(zhǎng)，現(xiàn)有模型分?jǐn)?shù)下降，而HiMo-CLIP（綠勾）穩(wěn)步提升）
    HiMo-CLIP：兩大創(chuàng)新，讓AI“越看越懂”
    HiMo-CLIP提出了兩個(gè)核心組件，由此讓模型具備了“分層理解”和“越詳細(xì)越匹配”的能力：
    層次化解構(gòu)（HiDe）：使用批次內(nèi)主成分分析（PCA），動(dòng)態(tài)提取文本中的關(guān)鍵語(yǔ)義成分，讓模型能根據(jù)上下文自適應(yīng)聚焦不同層次的語(yǔ)義信息。比如在同一批數(shù)據(jù)中，有時(shí)“福特F250”是關(guān)鍵，有時(shí)“染色車窗”更關(guān)鍵。
    單調(diào)性感知對(duì)比損失（MoLo）：設(shè)計(jì)雙分支對(duì)齊目標(biāo)，一個(gè)分支保持全局圖文對(duì)齊，另一個(gè)分支將圖像與HiDe提取出的關(guān)鍵語(yǔ)義成分對(duì)齊。通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化，模型自然而然地學(xué)會(huì)“文本越完整，對(duì)齊分?jǐn)?shù)越高”的單調(diào)性規(guī)律。
    （HiMo-CLIP框架概覽）
    實(shí)驗(yàn)結(jié)果：全場(chǎng)景性能碾壓主流基線
    HiMo-CLIP在多個(gè)經(jīng)典的長(zhǎng)文本、短文本檢索基準(zhǔn)，以及自行構(gòu)造的深度層級(jí)數(shù)據(jù)集HiMo-Docci上進(jìn)行了廣泛實(shí)驗(yàn)。
    在長(zhǎng)文本（表1）和短文本（表2）檢索任務(wù)上，HiMo-CLIP展現(xiàn)出了顯著的優(yōu)勢(shì)。值得注意的是，HiMo-CLIP僅使用了1M（一百萬(wàn)）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，就擊敗了使用100M甚至10B數(shù)據(jù)的現(xiàn)有方法（如LoTLIP，SigLIP等），并在多個(gè)數(shù)據(jù)集上刷新SOTA。
    （表1長(zhǎng)文本檢索結(jié)果)
    (表2短文本檢索結(jié)果)
    為系統(tǒng)評(píng)估語(yǔ)義單調(diào)性，中國(guó)聯(lián)通數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能研究院提出了HiMo@K指標(biāo)，用于衡量模型在文本逐步完整時(shí)對(duì)齊分?jǐn)?shù)是否單調(diào)遞增。還通過(guò)可視化方式，展示了不同方法的語(yǔ)義單調(diào)性表現(xiàn)。現(xiàn)有方法經(jīng)常出現(xiàn)“細(xì)節(jié)增加但匹配度下降”的反直覺現(xiàn)象，而HiMo-CLIP則始終維持穩(wěn)定遞增的匹配趨勢(shì)，符合人類認(rèn)知。
    （HiMo-Docci上的單調(diào)性可視化）
    HiMo-CLIP的提出標(biāo)志著多模態(tài)學(xué)習(xí)從“扁平化”向“結(jié)構(gòu)化”的重要轉(zhuǎn)變。正如論文中所強(qiáng)調(diào)：“對(duì)齊跨模態(tài)表示的多個(gè)語(yǔ)義抽象層次，對(duì)魯棒且符