开放问题
图文检索哪个子方向最适合中等算力的研究生项目?
这个问题仍然开放,需要通过新的 primary evidence 继续收窄。
问题
在两到三年、公开数据/代码、中等 GPU 和小团队约束下,应该选择组合式图像检索、细粒度对齐、数据/负例、跨语言检索、视觉文档检索,还是统一多模态 embedding?
为什么还没有解决
这些方向共享 CLIP/SigLIP 等基础模型,但实验成本、数据标注、论文新颖性和应用价值不同。统一 benchmark 的平均分不能替用户选择具体研究路线;需要先做同资源 baseline 和失败样本分析。
什么证据会有帮助
- 固定 backbone、数据和硬件后的 Recall/nDCG、延迟、索引大小与训练时间。
- 每个候选方向的公开训练集、测试集、多真值质量和数据重叠风险。
- 一周级复现任务是否能暴露明确失败模式,并能扩展成可验证的问题。
- 近五年基准是否在显式负例、多语言、视觉文档和 query 改写上仍有可重复的失败,而不是只在一个排行榜上有增益。