11:19
官方账号arXiv cs.AI@Yuni Susanti, Moritz Schubotz
推荐理由：这篇论文把科学公式的语法和语义分开建模再对齐，发现原生表示差异很大，但对比学习能救回来，做检索的可以看看。
跨模态检索
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8月4日
11:19
该研究探讨科学公式的语法与语义两种模态的对应关系，发现其原生表示空间虽存在潜在相关性，但可观察对应极弱。作者用图编码器表示语法结构、文本编码器表示语义信息，并通过对比学习构建共享空间。实验表明，学习到的对齐显著提升跨模态检索性能。
7月17日
11:29
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官方账号arXiv cs.AI@Mingfei Chen, Zijun Cui, Ruoke Zhang, Hyeonggon Ryu, Eli Shlizerman
推荐理由：SceneBind 把场景的“是什么”和“在哪里”一起建模，场景和空间检索都做到了 SOTA，还能零样本搞定音视频定位。