本文讨论了电子商务搜索中的稀疏嵌入微调，重点评估了SPLADE模型及其困难负样本挖掘。经过微调的SPLADE模型在nDCG@10指标上比BM25提高了28%，强调了领域特定训练的重要性。文章还分析了稀疏与密集向量的混合搜索效果，以及困难负样本挖掘（ANCE）对模型性能的提升。总体而言，微调显著改善了查询扩展、术语加权和电商词汇的表现。

UniME框架通过文本知识蒸馏和困难负样本增强，克服了CLIP在多模态嵌入中的局限性，提升了图文检索和视觉问答的性能，在多个基准测试中表现优异，证明了其在复杂应用中的有效性。