原生多模态向量化

原生多模态向量化（Native Multimodal Embedding）是指模型在统一架构下同时训练多种模态（文本、图像、视频、音频），而非使用独立的编码器。Gemini Embedding 2是这一技术的代表性产品。

与传统双塔架构的对比

• 双塔架构：使用两个独立的编码器分别处理不同模态，然后强行让它们的向量在空间中靠近。存在"语义断层"：图像编码器看不懂视频的动态逻辑，文本编码器无法理解复杂的PDF布局。
• 原生多模态：模型在"胚胎阶段"就同时接受各种模态的训练，在隐向量空间里，不同模态的描述在数学上是近邻的。

核心优势

• 统一语义空间：文字、图像、视频、音频在同一向量空间中可相互检索和推理。
• 跨模态理解：能理解视频的时间一致性、PDF的视觉布局等复杂结构。
• 工业价值：为多模态RAG、智能仿真检索、跨模态数据治理等场景提供基础能力。

挑战

• 私有化部署：闭源API在工业场景中存在数据安全合规问题。
• 向量漂移：在极高精度物理场景下可能存在"语义模糊"。
• 计算成本：多模态输入的预处理对算力提出较高要求。