多模态基础模型在序列推荐中的高效适应性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有多模态基础模型（MFM）在序列推荐系统中适应性不足的问题，提出了IISAN-Versa框架，支持对称和非对称MFM的灵活应用。该框架通过解耦的参数高效微调结构和内外模态适应，有效提升了文本编码器的适应性能，并展示了在定义的多模态场景中的优越性能，推动了推荐系统的研究进步。
本研究提出了IISAN-Versa框架，解决了多模态基础模型在序列推荐系统中的适应性不足问题，提升了文本编码器的性能，推动了推荐系统的研究进展。
