该研究提出了一种新的动态适配器（DASD），有效解决了资源匮乏语言中的跨模态检索问题。实验结果表明，DASD在图像-文本和视频-文本数据集上表现优异，显著提升了跨语言跨模态检索性能。

本文提出了一种新训练方法，显著提升了视觉语言模型在语言理解方面的能力，超越了CLIP等模型的图像文本判别和组合能力。

该研究探索了自我监督视觉语言表示法对不同长度和数量的图像文本的鲁棒性。研究使用大规模多模态数据集，并提出了一种基线方法，其在零样本图像集检索表现上超过最先进方法10%。