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跨模态评测


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方法

这一发现表明，现有跨模态评测方法在大规模、多样化的视觉编码器筛选任务中仍存在明显局限。
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随着候选视觉编码器的多样性增加，传统跨模态评测方法的性能显著下降，甚至不及单模态方法。
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准确性

这两个改进有效提升了跨模态评测的准确性与稳定性，使RAVEL在不同规模和多样性的候选池中均能保持较好的表现。
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