Perplexity 发布 pplx-embed-v2-late 视觉检索模型，可直接搜索 PDF 页面图像，无需 OCR。每页约 1700 个向量，float32 下占 856KB，百万页需 800GB。Qdrant 用 TurboQuant 将其压缩至 1 比特，每页仅 40KB，缩小 21 倍，保留 96.5% 检索质量，重排序后达 99.9%。测试显示页面图像检索优于 Markdown，OCR 应变为可选。
本研究提出了一种无训练的视觉检索增强生成（VRAG）框架，旨在应对对抗性补丁攻击对视觉系统的威胁。该方法通过集成视觉-语言模型，显著提高了对抗补丁的检测准确性，为实际防御提供了新思路。
本研究提出了MMDocIR基准，以解决多模态文档检索性能评估不足的问题。实验结果表明，视觉检索优于文本检索，强调了视觉元素的重要性。
本文介绍了反向兼容训练（BCT）和跨模态预训练等创新方法，旨在提升视觉检索和识别性能。研究表明，这些方法在多种任务中表现优异，尤其在低资源场景下有效减少多语言差异。
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