本研究提出了一种新方法——强化信息检索（Reinforced-IR），旨在解决跨域信息检索的挑战。通过自我增强框架，显著提高了检索精度，实验结果表明其优于现有方法。

本研究提出了ILLUME，一个多模态大语言模型，解决了图像与文本对齐的数据集规模问题。通过视觉标记器和多阶段训练，数据需求降至1500万，同时性能与先进模型竞争，并引入自我增强的对齐方案。