本文介绍了一种新框架MAPLE（基于偏好的模态对齐学习），通过多模态大语言模型（MLLM）指导跨模态表示学习。MAPLE利用MLLM的细粒度对齐先验，采用强化学习方法构建自动偏好数据，并引入相对偏好对齐损失（RPA），显著提升了跨模态检索效果，尤其在处理细微语义差异方面表现突出。