[논문리뷰] Omni-Embed-Mini: Binding Modalities Without Forgetting via Dense Distillation본 연구는 멀티모달 임베딩 모델 학습 시 발생하는 Catastrophic Forgetting과 모델 크기의 과도한 팽창인 Modality Bloat 문제를 해결하는 데 목적이 있습니다. 기존의 Omni-modal 모델들은 여러 모달리티를 공동 학습하면서 텍스트 검색의 기초적인 성능을 저하시키는 결과를 초래합니다.#Review#Omni-modal Embedding#Frozen Backbone#Dense Distillation#Matryoshka Representation Learning#Multimodal Retrieval#Catastrophic Forgetting2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중