MetaEncoder：双编码器多模态决策接口研究
原文标题：MetaEncoder: Exploring the Limit of Bi-Encoders for Multimodal System One Decision Making with Natural Language Interface
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论文提出 MetaEncoder，将预训练 Muse-Glimmer 30B 解码器微调为指令遵循的决策编码器，采用双编码器架构与单向对比学习对齐请求与候选选项。方法覆盖小规模闭集（<256）与百万级开放集检索场景，在 11 个基准套件、190 项任务上评测，在推理密集型任务上仍存在局限。
- 问题
- System One 决策接口依赖结构化 schema，难以覆盖自然语言与多模态候选。
- 方法
- 将 Muse-Glimmer 30B 解码器微调为决策编码器，双编码器加单向对比学习对齐请求与候选。
- 结果
- 在 11 个基准套件、190 项任务上评测，推理密集型任务仍有局限。
- 影响
- 需要从海量候选中做多模态决策/检索时，提供一种自然语言接口的编码器方案。
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