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[논문리뷰] Ovis-Embedding: Pushing the Frontiers of Universal Omni-Modal Embeddings본 논문은 현대 정보 저장소가 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 모달리티를 통합함에 따라 발생하는 Any-to-Any Retrieval의 요구사항을 해결하고자 한다.#Review#Omni-Modal Embeddings#Any-to-Any Retrieval#Multimodal Backbone#Contrastive Learning#Embedding Distillation#Elastic Embeddings#Homogeneous-Source Sampling2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중