研究对比联合、解耦与智能体三种多模态对齐范式
原文标题：Joint, Decoupled, or Agent: When Each Multimodal Alignment Paradigm Wins
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论文在 5 个领域 16 组配对数据集、多档标注预算下比较三种多模态对齐范式：联合预训练编码器融合（JOINT）、独立预训练编码器融合（DECOUPLED）与冻结 LLM 智能体（AGENT）。144 个数据集-预算组合中无一范式全面占优，DECOUPLED 胜 54 次、JOINT 44 次、AGENT 46 次。作者提出两步级联路由，用表征与任务诊断在拟合前选范式，留一组评估下选中胜者比例达 71.4%。
- 问题
- 多模态对齐该选联合编码器、独立编码器还是冻结 LLM 智能体，缺少统一对比依据。
- 方法
- 在 16 组配对数据集、多档标注预算下横向比较三种范式，并用表征与任务诊断做两步级联路由预选范式。
- 结果
- 144 个组合中 DECOUPLED 胜 54、AGENT 46、JOINT 44；路由在留一组评估下 71.4% 选中胜者，高于仅用元数据的 54.2%。
- 影响
- 多模态选型不必押注单一范式，可先用轻量诊断路由再决定架构，省去盲目试错。
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