這項(xiàng)由韓國(guó)科學(xué)院(KAIST)的金炫宇教授團(tuán)隊(duì)與韓國(guó)大學(xué)、Meta GenAI共同完成的研究發(fā)表于2025年8月，論文題目為《Bidirectional Likelihood Estimation with Multi-Modal Large Language Models for Text-Video Retrieval》。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)arXiv:2507.23284v2訪問(wèn)完整論文。

當(dāng)你在視頻網(wǎng)站搜索"小貓玩毛線球"時(shí)，系統(tǒng)會(huì)從數(shù)百萬(wàn)個(gè)視頻中找出最匹配的內(nèi)容。這看似簡(jiǎn)單的過(guò)程背后，隱藏著一個(gè)令人意外的問(wèn)題：AI系統(tǒng)竟然會(huì)"偏心"，總是偏愛(ài)某些特定類(lèi)型的內(nèi)容，而不是真正根據(jù)你的搜索需求來(lái)選擇。

現(xiàn)在的智能視頻檢索系統(tǒng)就像一個(gè)過(guò)分依賴(lài)"第一印象"的圖書(shū)管理員。當(dāng)你詢(xún)問(wèn)某本書(shū)時(shí)，這位管理員不是仔細(xì)聽(tīng)你的需求，而是習(xí)慣性地推薦那些擺在顯眼位置、包裝精美、或者經(jīng)常被借閱的熱門(mén)書(shū)籍。即使你想要的是一本冷門(mén)但非常符合需求的專(zhuān)業(yè)書(shū)籍，管理員也可能視而不見(jiàn)，繼續(xù)推薦那些"大眾口味"的選擇。

韓國(guó)科學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，目前最先進(jìn)的多模態(tài)大語(yǔ)言模型在進(jìn)行文本-視頻檢索時(shí)存在嚴(yán)重的"候選項(xiàng)先驗(yàn)偏見(jiàn)"問(wèn)題。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，系統(tǒng)總是傾向于選擇那些在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較高的文本或視頻，而不是真正與用戶(hù)查詢(xún)最相關(guān)的內(nèi)容。這就好比一個(gè)美食推薦系統(tǒng)，無(wú)論你問(wèn)什么菜品，它都優(yōu)先推薦漢堡包，僅僅因?yàn)闈h堡包在數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)得最頻繁。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為BLiM的創(chuàng)新框架，全稱(chēng)為"雙向似然估計(jì)多模態(tài)大語(yǔ)言模型"。這個(gè)系統(tǒng)的巧妙之處在于，它不僅會(huì)問(wèn)"這個(gè)視頻有多大可能匹配這段文字"，還會(huì)反過(guò)來(lái)問(wèn)"這段文字有多大可能匹配這個(gè)視頻"。通過(guò)這種雙向思考的方式，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地判斷內(nèi)容之間的真實(shí)關(guān)聯(lián)度。

研究團(tuán)隊(duì)在四個(gè)主要的文本-視頻檢索數(shù)據(jù)集上測(cè)試了他們的方法，結(jié)果令人震撼。新系統(tǒng)在檢索準(zhǔn)確率上平均提升了6.4個(gè)百分點(diǎn)，這在AI領(lǐng)域是一個(gè)相當(dāng)顯著的進(jìn)步。更重要的是，這項(xiàng)技術(shù)不僅適用于視頻檢索，還能改善各種多模態(tài)AI任務(wù)的表現(xiàn)，包括視覺(jué)問(wèn)答和圖像描述生成等。

一、AI檢索系統(tǒng)的"固有偏見(jiàn)"是如何產(chǎn)生的

當(dāng)我們使用搜索引擎尋找視頻時(shí)，背后的AI系統(tǒng)需要理解我們的文字描述，然后在龐大的視頻庫(kù)中找到最匹配的內(nèi)容。這個(gè)過(guò)程看似直觀，但實(shí)際上充滿(mǎn)了技術(shù)挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在的主流方法是使用多模態(tài)大語(yǔ)言模型來(lái)完成這項(xiàng)任務(wù)。這些模型就像一個(gè)精通多種語(yǔ)言的翻譯官，能夠理解文字、圖像和視頻等不同形式的信息。當(dāng)你輸入一段文字描述時(shí)，模型會(huì)計(jì)算每個(gè)候選視頻與這段文字的匹配程度，然后選擇得分最高的視頻作為搜索結(jié)果。

然而，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了這個(gè)過(guò)程中的一個(gè)根本性問(wèn)題。AI模型在計(jì)算匹配度時(shí)，會(huì)無(wú)意識(shí)地受到"候選項(xiàng)先驗(yàn)概率"的影響。這個(gè)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)聽(tīng)起來(lái)復(fù)雜，但概念其實(shí)很簡(jiǎn)單：模型會(huì)偏愛(ài)那些在訓(xùn)練階段見(jiàn)過(guò)很多次的內(nèi)容類(lèi)型。

為了理解這個(gè)問(wèn)題，我們可以用餐廳點(diǎn)餐來(lái)類(lèi)比。假設(shè)一家餐廳的服務(wù)員在培訓(xùn)時(shí)主要接觸的都是漢堡、薯?xiàng)l這類(lèi)快餐訂單，很少遇到牛排、龍蝦等高端菜品的訂單。當(dāng)顧客問(wèn)"有什么特別推薦的嗎？"時(shí)，這位服務(wù)員會(huì)本能地推薦漢堡薯?xiàng)l，不是因?yàn)檫@些真的適合顧客的口味和需求，而是因?yàn)檫@些是他最熟悉的選項(xiàng)。

在AI檢索系統(tǒng)中，這種偏見(jiàn)表現(xiàn)得更加明顯。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，那些包含重復(fù)短語(yǔ)、長(zhǎng)度較長(zhǎng)的文本描述往往會(huì)被系統(tǒng)優(yōu)先選擇，即使這些描述與用戶(hù)的查詢(xún)關(guān)聯(lián)度并不高。比如，當(dāng)用戶(hù)搜索一個(gè)關(guān)于兒童游戲的視頻時(shí)，系統(tǒng)可能會(huì)返回一個(gè)關(guān)于成年人工作場(chǎng)景的視頻，僅僅因?yàn)楹笳叩奈淖置枋龈L(zhǎng)、包含更多常見(jiàn)詞匯。

這種偏見(jiàn)的根源在于大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練機(jī)制。這些模型通過(guò)學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)來(lái)掌握語(yǔ)言規(guī)律，在這個(gè)過(guò)程中，它們會(huì)記住哪些詞匯組合更常出現(xiàn)，哪些句式結(jié)構(gòu)更流行。當(dāng)模型需要做出選擇時(shí)，它傾向于選擇那些符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律的選項(xiàng)，而不是真正符合用戶(hù)需求的選項(xiàng)。

更令人擔(dān)憂(yōu)的是，這種偏見(jiàn)在視頻內(nèi)容的選擇上同樣存在。研究顯示，AI系統(tǒng)傾向于選擇那些場(chǎng)景相對(duì)靜態(tài)、變化較少的視頻，因?yàn)檫@類(lèi)視頻在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中更容易被正確標(biāo)注和處理。相比之下，那些內(nèi)容豐富、場(chǎng)景變化頻繁的動(dòng)態(tài)視頻可能會(huì)被忽視，即使它們更符合用戶(hù)的搜索意圖。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)揭示了當(dāng)前AI檢索技術(shù)的一個(gè)重要盲區(qū)。雖然這些系統(tǒng)在表面上表現(xiàn)出色，能夠處理復(fù)雜的多模態(tài)信息，但它們的判斷標(biāo)準(zhǔn)仍然heavily依賴(lài)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，而不是對(duì)內(nèi)容語(yǔ)義的真正理解。這就像一個(gè)閱讀理解考試中，學(xué)生不是根據(jù)文章內(nèi)容來(lái)回答問(wèn)題，而是根據(jù)以往做過(guò)的類(lèi)似題目的答案模式來(lái)猜測(cè)。

二、雙向思考：讓AI學(xué)會(huì)從兩個(gè)角度看問(wèn)題

面對(duì)候選項(xiàng)先驗(yàn)偏見(jiàn)這個(gè)棘手問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)巧妙的解決方案：讓AI系統(tǒng)學(xué)會(huì)雙向思考。這個(gè)想法的核心理念是，如果兩個(gè)內(nèi)容真的匹配，那么無(wú)論從哪個(gè)角度來(lái)看，它們都應(yīng)該表現(xiàn)出高度的相關(guān)性。

傳統(tǒng)的檢索方法只會(huì)問(wèn)一個(gè)問(wèn)題："給定這個(gè)視頻，這段文字有多大可能性是對(duì)它的準(zhǔn)確描述？"這就好比一個(gè)相親場(chǎng)景中，只有男方在評(píng)判女方是否合適，而女方完全沒(méi)有發(fā)言權(quán)。這種單向的評(píng)判方式很容易受到偏見(jiàn)的影響，因?yàn)樵u(píng)判者可能會(huì)基于自己的偏好和經(jīng)驗(yàn)來(lái)做出判斷，而不是真正考慮雙方是否般配。

BLiM系統(tǒng)的創(chuàng)新之處在于引入了反向思考。在進(jìn)行文本到視頻的檢索時(shí)，系統(tǒng)不僅會(huì)計(jì)算"這個(gè)視頻匹配這段文字的可能性"，還會(huì)計(jì)算"這段文字匹配這個(gè)視頻的可能性"。這就像在相親中讓雙方都有平等的評(píng)判權(quán)，只有當(dāng)雙方都認(rèn)為對(duì)方合適時(shí)，才算是真正的匹配。

這種雙向評(píng)估的好處在于能夠相互抵消偏見(jiàn)的影響。當(dāng)系統(tǒng)因?yàn)槟硞€(gè)視頻包含常見(jiàn)場(chǎng)景而給予過(guò)高評(píng)分時(shí)，反向評(píng)估會(huì)檢查這個(gè)視頻是否真的能夠生成對(duì)應(yīng)的文字描述。如果視頻內(nèi)容與文字描述存在明顯差異，反向評(píng)估就會(huì)給出較低的分?jǐn)?shù)，從而平衡整體的匹配度計(jì)算。

為了實(shí)現(xiàn)這種雙向思考，研究團(tuán)隊(duì)需要訓(xùn)練AI模型掌握兩種不同的技能。第一種技能是傳統(tǒng)的"視頻到文字"生成能力，即觀看視頻后能夠生成準(zhǔn)確的文字描述。第二種技能是"文字到視頻特征"生成能力，即根據(jù)文字描述生成對(duì)應(yīng)的視頻特征表示。

這第二種技能特別有意思。AI模型需要學(xué)會(huì)將文字描述轉(zhuǎn)換成視頻的內(nèi)在特征表示，這些特征包含了視頻的關(guān)鍵信息，如場(chǎng)景內(nèi)容、動(dòng)作序列、物體特征等。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)演，僅僅聽(tīng)到劇本描述就能在腦中構(gòu)想出相應(yīng)的畫(huà)面和鏡頭序列。

訓(xùn)練過(guò)程采用了一種叫做"對(duì)比學(xué)習(xí)"的技術(shù)。系統(tǒng)在學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)同時(shí)接觸大量的視頻-文字配對(duì)，并學(xué)習(xí)區(qū)分正確匹配和錯(cuò)誤匹配的內(nèi)容。通過(guò)這種方式，模型不僅能夠理解不同模態(tài)信息之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，還能準(zhǔn)確估計(jì)這種對(duì)應(yīng)關(guān)系的強(qiáng)度。

在實(shí)際應(yīng)用中，BLiM系統(tǒng)會(huì)對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)計(jì)算兩個(gè)分?jǐn)?shù)：候選項(xiàng)似然度和查詢(xún)似然度。候選項(xiàng)似然度反映了候選內(nèi)容被查詢(xún)生成的可能性，而查詢(xún)似然度反映了查詢(xún)被候選內(nèi)容生成的可能性。最終的匹配分?jǐn)?shù)是這兩個(gè)分?jǐn)?shù)的綜合，這樣既考慮了內(nèi)容的相關(guān)性，又避免了單方面的偏見(jiàn)影響。

這種雙向評(píng)估方法的效果立竿見(jiàn)影。在研究團(tuán)隊(duì)的實(shí)驗(yàn)中，僅僅是引入查詢(xún)似然度這一個(gè)維度，就能將檢索準(zhǔn)確率提升30-40個(gè)百分點(diǎn)。這個(gè)巨大的改進(jìn)說(shuō)明了傳統(tǒng)單向方法存在嚴(yán)重的信息損失，而雙向思考能夠挖掘出被忽視的重要信息。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)查詢(xún)似然度往往比候選項(xiàng)似然度更能準(zhǔn)確反映內(nèi)容的真實(shí)匹配度。這個(gè)發(fā)現(xiàn)顛覆了傳統(tǒng)的認(rèn)知，表明在多模態(tài)檢索任務(wù)中，"這段文字是否能描述這個(gè)視頻"可能是比"這個(gè)視頻是否匹配這段文字"更重要的問(wèn)題。

三、候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化：消除AI的"成見(jiàn)"

除了雙向思考機(jī)制，研究團(tuán)隊(duì)還開(kāi)發(fā)了一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的技術(shù)來(lái)進(jìn)一步減少AI的偏見(jiàn)，這個(gè)技術(shù)被稱(chēng)為"候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化"(CPN)。如果說(shuō)雙向思考是讓AI學(xué)會(huì)從多個(gè)角度看問(wèn)題，那么CPN就是幫AI摘掉"有色眼鏡"，更客觀地評(píng)判內(nèi)容。

要理解CPN的工作原理，我們可以用考試評(píng)分來(lái)類(lèi)比。想象一個(gè)語(yǔ)文老師在評(píng)判作文時(shí)，不自覺(jué)地偏愛(ài)那些字跡工整、篇幅較長(zhǎng)的作文，即使這些作文的實(shí)際內(nèi)容質(zhì)量可能不如字跡潦草但思想深刻的作文。為了消除這種偏見(jiàn)，我們可以在評(píng)分時(shí)減去"外觀加分"，只關(guān)注作文的實(shí)際內(nèi)容質(zhì)量。

CPN的工作方式類(lèi)似。它會(huì)估算每個(gè)候選項(xiàng)在系統(tǒng)中的"天然優(yōu)勢(shì)"（也就是先驗(yàn)概率），然后在最終評(píng)分時(shí)減去這部分優(yōu)勢(shì)，讓評(píng)判過(guò)程更加公平。這就像在體育比賽中為不同選手設(shè)置不同的起跑線，確保比賽結(jié)果真正反映選手的實(shí)際能力而不是先天條件的差異。

具體來(lái)說(shuō)，CPN會(huì)計(jì)算每個(gè)文本或視頻在沒(méi)有對(duì)應(yīng)查詢(xún)的情況下被選擇的概率。那些包含高頻詞匯、長(zhǎng)度較長(zhǎng)、或者格式標(biāo)準(zhǔn)的內(nèi)容往往會(huì)有較高的先驗(yàn)概率。在進(jìn)行匹配度計(jì)算時(shí)，CPN會(huì)根據(jù)一個(gè)可調(diào)節(jié)的參數(shù)來(lái)降低這些內(nèi)容的評(píng)分，使得系統(tǒng)更關(guān)注內(nèi)容的實(shí)際相關(guān)性而不是表面特征。

這個(gè)方法的巧妙之處在于它完全不需要重新訓(xùn)練AI模型。CPN是一個(gè)"即插即用"的后處理步驟，可以應(yīng)用于任何現(xiàn)有的檢索系統(tǒng)。這就像給一副眼鏡加上偏振鏡片，不改變鏡框結(jié)構(gòu)就能改善視覺(jué)效果。

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了CPN的效果。他們發(fā)現(xiàn)，在沒(méi)有CPN的情況下，某些高先驗(yàn)概率的文本會(huì)被超過(guò)37%的不相關(guān)視頻錯(cuò)誤匹配。應(yīng)用CPN后，這種錯(cuò)誤匹配現(xiàn)象幾乎完全消失，每個(gè)內(nèi)容都更可能與真正相關(guān)的查詢(xún)配對(duì)。

更令人驚喜的是，CPN不僅在檢索任務(wù)中表現(xiàn)出色，在其他多模態(tài)AI任務(wù)中也顯示了廣泛的適用性。研究團(tuán)隊(duì)將CPN應(yīng)用于視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述生成等任務(wù)，都觀察到了一致的性能提升。這表明候選項(xiàng)先驗(yàn)偏見(jiàn)是多模態(tài)AI系統(tǒng)中的一個(gè)普遍問(wèn)題，而CPN提供了一個(gè)通用的解決方案。

在視覺(jué)問(wèn)答任務(wù)中，CPN幫助系統(tǒng)減少了對(duì)文本先驗(yàn)知識(shí)的過(guò)度依賴(lài)，使得答案更加基于圖像內(nèi)容而不是語(yǔ)言模式。在圖像描述生成中，CPN減少了重復(fù)性和套話(huà)，生成的描述更加準(zhǔn)確和多樣化。這些改進(jìn)都源于同一個(gè)原理：減少系統(tǒng)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的依賴(lài)，增強(qiáng)對(duì)實(shí)際內(nèi)容的關(guān)注。

CPN的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是其參數(shù)設(shè)置的靈活性。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，通過(guò)調(diào)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化強(qiáng)度參數(shù)，可以在不同任務(wù)和數(shù)據(jù)集上獲得最佳性能。這種可調(diào)節(jié)性使得CPN能夠適應(yīng)各種應(yīng)用場(chǎng)景的特殊需求，而不需要復(fù)雜的重新配置。

四、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：新方法的卓越表現(xiàn)

為了證明新方法的有效性，研究團(tuán)隊(duì)在四個(gè)主要的文本-視頻檢索數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了全面測(cè)試，這些數(shù)據(jù)集代表了該領(lǐng)域最權(quán)威的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。測(cè)試結(jié)果令人印象深刻，新方法在幾乎所有評(píng)估指標(biāo)上都實(shí)現(xiàn)了顯著提升。

在DiDeMo數(shù)據(jù)集上，這個(gè)包含超過(guò)萬(wàn)個(gè)視頻片段的大型數(shù)據(jù)庫(kù)中，BLiM系統(tǒng)在文本到視頻檢索的準(zhǔn)確率上達(dá)到了86.4%，比之前最好的方法提升了超過(guò)12個(gè)百分點(diǎn)。這個(gè)提升幅度在AI領(lǐng)域是相當(dāng)罕見(jiàn)的，相當(dāng)于一個(gè)學(xué)生的考試成績(jī)從74分跳躍到86分，代表了質(zhì)的飛躍。

ActivityNet數(shù)據(jù)集的測(cè)試結(jié)果同樣令人振奮。這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了各種人類(lèi)活動(dòng)的視頻，從日常生活到體育運(yùn)動(dòng)，覆蓋了200多種不同類(lèi)型的活動(dòng)。在這個(gè)更具挑戰(zhàn)性的環(huán)境中，BLiM系統(tǒng)仍然保持了出色的表現(xiàn)，檢索準(zhǔn)確率達(dá)到81.0%，比傳統(tǒng)方法高出近7個(gè)百分點(diǎn)。

LSMDC數(shù)據(jù)集專(zhuān)門(mén)收集了電影片段及其描述，這類(lèi)內(nèi)容往往包含復(fù)雜的情節(jié)和多樣化的場(chǎng)景，對(duì)AI系統(tǒng)的理解能力提出了更高要求。即使在這樣困難的條件下，BLiM系統(tǒng)的準(zhǔn)確率也達(dá)到了55.7%，相比之前的方法提升了9個(gè)百分點(diǎn)以上。

MSRVTT數(shù)據(jù)集則包含了YouTube上的各種用戶(hù)生成內(nèi)容，這些視頻的質(zhì)量和風(fēng)格差異很大，更接近真實(shí)世界的應(yīng)用場(chǎng)景。在這個(gè)最貼近實(shí)際使用情況的數(shù)據(jù)集上，BLiM系統(tǒng)同樣表現(xiàn)優(yōu)異，準(zhǔn)確率達(dá)到64.7%。

這些數(shù)字背后的意義遠(yuǎn)超統(tǒng)計(jì)上的提升。在實(shí)際應(yīng)用中，檢索準(zhǔn)確率的每一個(gè)百分點(diǎn)提升都意味著用戶(hù)體驗(yàn)的顯著改善。當(dāng)用戶(hù)搜索特定內(nèi)容時(shí)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解需求并返回相關(guān)結(jié)果，減少了用戶(hù)需要瀏覽無(wú)關(guān)內(nèi)容的時(shí)間和精力。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了深入的分析研究，專(zhuān)門(mén)驗(yàn)證雙向思考和候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化各自的貢獻(xiàn)。結(jié)果顯示，單獨(dú)使用查詢(xún)似然度就能帶來(lái)30-40個(gè)百分點(diǎn)的準(zhǔn)確率提升，而候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化又能在此基礎(chǔ)上再提升4-8個(gè)百分點(diǎn)。這種分析幫助我們理解不同技術(shù)組件的相對(duì)重要性，也為未來(lái)的改進(jìn)指明了方向。

特別值得注意的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)候選項(xiàng)似然度（傳統(tǒng)方法）單獨(dú)使用時(shí)表現(xiàn)相當(dāng)差，平均準(zhǔn)確率只有27.3%。這個(gè)驚人的發(fā)現(xiàn)揭示了傳統(tǒng)方法存在根本性問(wèn)題，解釋了為什么新方法能夠帶來(lái)如此巨大的改進(jìn)。這就像發(fā)現(xiàn)一個(gè)看似正常的指南針實(shí)際上指向是錯(cuò)誤的，難怪按照它的指引會(huì)迷路。

除了定量結(jié)果，研究團(tuán)隊(duì)還提供了大量定性分析來(lái)展示新方法的優(yōu)勢(shì)。在一個(gè)典型的例子中，傳統(tǒng)方法會(huì)為一個(gè)關(guān)于嬰兒游戲的視頻匹配一段關(guān)于成年人工作的文本，僅僅因?yàn)楹笳甙喑Ｒ?jiàn)詞匯和重復(fù)短語(yǔ)。而B(niǎo)LiM系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地為同一個(gè)視頻找到真正描述嬰兒游戲內(nèi)容的文本。

計(jì)算效率方面，雖然新方法需要進(jìn)行雙向計(jì)算，但研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)巧妙的兩階段檢索設(shè)計(jì)有效控制了計(jì)算成本。系統(tǒng)首先使用高效的初篩方法選出前16個(gè)候選項(xiàng)，然后僅對(duì)這些候選項(xiàng)進(jìn)行精確的雙向評(píng)估。這種設(shè)計(jì)使得整體計(jì)算時(shí)間僅增加約5%，但檢索質(zhì)量卻得到了顯著提升。

五、技術(shù)創(chuàng)新的廣泛適用性

BLiM系統(tǒng)的影響力遠(yuǎn)不止于文本-視頻檢索領(lǐng)域。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，他們開(kāi)發(fā)的技術(shù)具有令人驚喜的通用性，能夠顯著改善各種多模態(tài)AI任務(wù)的表現(xiàn)。這種跨領(lǐng)域的適用性證明了候選項(xiàng)先驗(yàn)偏見(jiàn)是多模態(tài)AI系統(tǒng)中的普遍問(wèn)題，而雙向思考和先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化提供了通用的解決方案。

在文本-圖像檢索任務(wù)中，研究團(tuán)隊(duì)將BLiM技術(shù)應(yīng)用于Flickr30K和COCO這兩個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集。結(jié)果顯示，新方法在四個(gè)子任務(wù)中的三個(gè)都達(dá)到了最佳性能，在Flickr30K的文本到圖像檢索中，準(zhǔn)確率提升了2.4個(gè)百分點(diǎn)。這個(gè)結(jié)果證明了從視頻到圖像的技術(shù)遷移是完全可行的，雙向思考的理念在不同媒體形式間具有一致的價(jià)值。

更令人興奮的是新技術(shù)在視覺(jué)問(wèn)答領(lǐng)域的表現(xiàn)。視覺(jué)問(wèn)答要求AI系統(tǒng)不僅要理解圖像內(nèi)容，還要基于圖像信息回答復(fù)雜問(wèn)題。傳統(tǒng)系統(tǒng)常常過(guò)度依賴(lài)文本先驗(yàn)知識(shí)，可能會(huì)忽視圖像中的關(guān)鍵信息。應(yīng)用CPN后，系統(tǒng)在七個(gè)不同的評(píng)測(cè)基準(zhǔn)上都實(shí)現(xiàn)了性能提升，平均改進(jìn)幅度達(dá)到4-12個(gè)百分點(diǎn)。

在一個(gè)典型的案例中，系統(tǒng)被問(wèn)到"這個(gè)人開(kāi)門(mén)前做了什么？"傳統(tǒng)方法會(huì)基于常見(jiàn)的行為模式回答"拿杯子"，因?yàn)檫@是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的高頻行為序列。但使用CPN后，系統(tǒng)會(huì)更仔細(xì)地觀察圖像內(nèi)容，給出真正基于視覺(jué)信息的答案"拿書(shū)"。這種改變看似微小，但反映了AI理解方式的根本性轉(zhuǎn)變。

視頻描述生成是另一個(gè)受益顯著的應(yīng)用領(lǐng)域。傳統(tǒng)的描述生成系統(tǒng)往往會(huì)產(chǎn)生大量重復(fù)性?xún)?nèi)容和事實(shí)錯(cuò)誤，這些問(wèn)題通常源于對(duì)語(yǔ)言模式的過(guò)度依賴(lài)。CPN通過(guò)減少對(duì)文本先驗(yàn)的依賴(lài)，幫助系統(tǒng)生成更加準(zhǔn)確、多樣化的視頻描述。在六個(gè)不同的評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集上，應(yīng)用CPN的系統(tǒng)都顯示出了持續(xù)的性能提升。

這種廣泛適用性的根本原因在于多模態(tài)AI系統(tǒng)共享的架構(gòu)特征。無(wú)論是檢索、問(wèn)答還是生成任務(wù)，現(xiàn)代AI系統(tǒng)都依賴(lài)大規(guī)模語(yǔ)言模型作為核心組件。這些語(yǔ)言模型在訓(xùn)練過(guò)程中不可避免地會(huì)學(xué)習(xí)到文本的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，在處理多模態(tài)信息時(shí)可能會(huì)過(guò)度依賴(lài)這些規(guī)律而忽視其他模態(tài)的信息。雙向思考和先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)正是針對(duì)這個(gè)共性問(wèn)題提出的解決方案。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，新技術(shù)在提升任務(wù)性能的同時(shí)，還能增強(qiáng)AI系統(tǒng)的可解釋性。通過(guò)觀察雙向評(píng)分的差異，人們可以更好地理解系統(tǒng)的決策過(guò)程，識(shí)別可能的錯(cuò)誤來(lái)源。這種可解釋性對(duì)于AI系統(tǒng)的實(shí)際部署和持續(xù)改進(jìn)具有重要價(jià)值。

計(jì)算效率方面，雖然雙向計(jì)算會(huì)增加一定的計(jì)算成本，但這個(gè)代價(jià)是完全可以接受的。在大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景中，額外的計(jì)算時(shí)間不超過(guò)10%，而性能提升卻是顯著的。更重要的是，CPN技術(shù)完全不需要重新訓(xùn)練模型，可以作為后處理步驟應(yīng)用于現(xiàn)有系統(tǒng)，這大大降低了技術(shù)采用的門(mén)檻。

六、深入理解：偏見(jiàn)產(chǎn)生的根本原因

為了更好地理解候選項(xiàng)先驗(yàn)偏見(jiàn)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了深入的分析研究，揭示了這個(gè)問(wèn)題的根本成因和表現(xiàn)形式。這些發(fā)現(xiàn)不僅有助于理解當(dāng)前技術(shù)的局限性，也為未來(lái)的改進(jìn)提供了重要指導(dǎo)。

通過(guò)對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)候選項(xiàng)先驗(yàn)概率與文本長(zhǎng)度之間存在驚人的強(qiáng)相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.97。這意味著文本越長(zhǎng)，其先驗(yàn)概率越高，系統(tǒng)就越容易選擇它，即使內(nèi)容相關(guān)性可能很低。這個(gè)發(fā)現(xiàn)解釋了為什么AI系統(tǒng)會(huì)偏愛(ài)冗長(zhǎng)的描述性文本，而忽視簡(jiǎn)潔但準(zhǔn)確的描述。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)先驗(yàn)概率與重復(fù)短語(yǔ)數(shù)量的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.93。那些包含大量重復(fù)內(nèi)容的文本，如"一條魚(yú)游過(guò)來(lái)，一條黃魚(yú)游過(guò)來(lái)，一條黃魚(yú)游到鏡頭前"這樣的描述，會(huì)獲得很高的先驗(yàn)概率。這種偏好來(lái)源于語(yǔ)言模型的自回歸特性——它們?cè)谟?xùn)練時(shí)學(xué)會(huì)了預(yù)測(cè)下一個(gè)詞，重復(fù)的模式更容易被預(yù)測(cè)，因此被賦予更高的概率。

在視頻內(nèi)容方面，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)同樣存在明顯的偏好模式。靜態(tài)場(chǎng)景或變化較少的視頻往往獲得更高的先驗(yàn)概率，而內(nèi)容豐富、動(dòng)態(tài)變化頻繁的視頻可能被忽視。這種偏好反映了視頻處理技術(shù)的局限性——靜態(tài)內(nèi)容更容易被準(zhǔn)確編碼和匹配，而動(dòng)態(tài)內(nèi)容的復(fù)雜性使得系統(tǒng)處理起來(lái)更加困難。

為了可視化這些偏見(jiàn)的影響，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了詳細(xì)的分析圖表。在一個(gè)包含1000個(gè)查詢(xún)-候選對(duì)的實(shí)驗(yàn)中，傳統(tǒng)方法會(huì)將374個(gè)不同的視頻都匹配給同一個(gè)高先驗(yàn)概率的文本，這種極端的偏見(jiàn)導(dǎo)致了檢索結(jié)果的嚴(yán)重扭曲。應(yīng)用新方法后，這種不合理的集中現(xiàn)象基本消失，每個(gè)內(nèi)容都能找到真正相關(guān)的匹配對(duì)象。

研究團(tuán)隊(duì)還通過(guò)具體案例展示了偏見(jiàn)的表現(xiàn)形式。在一個(gè)關(guān)于兒童游戲的視頻檢索中，傳統(tǒng)系統(tǒng)返回的是一個(gè)關(guān)于圣誕裝飾的長(zhǎng)篇文本描述，這個(gè)文本包含大量重復(fù)短語(yǔ)如"裝飾品""姜餅人""出現(xiàn)在屏幕上"等。雖然這個(gè)文本的先驗(yàn)概率很高，但與查詢(xún)視頻完全不相關(guān)。新方法則能準(zhǔn)確找到簡(jiǎn)潔但相關(guān)的描述："嬰兒低頭看下面，女孩跺腳舉手，孩子先向前走"。

這些發(fā)現(xiàn)揭示了一個(gè)重要的技術(shù)哲學(xué)問(wèn)題：AI系統(tǒng)應(yīng)該基于什么標(biāo)準(zhǔn)來(lái)做出判斷？傳統(tǒng)方法實(shí)際上是基于"什么更常見(jiàn)"來(lái)做決定，而不是"什么更相關(guān)"。這種區(qū)別看似微妙，但在實(shí)際應(yīng)用中會(huì)導(dǎo)致截然不同的用戶(hù)體驗(yàn)。

更深層的分析顯示，這個(gè)問(wèn)題與大語(yǔ)言模型的基礎(chǔ)訓(xùn)練方式密切相關(guān)。這些模型通過(guò)預(yù)測(cè)文本序列中的下一個(gè)詞來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言規(guī)律，在這個(gè)過(guò)程中，它們不可避免地會(huì)偏好那些符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律的內(nèi)容組合。當(dāng)這些模型被應(yīng)用于多模態(tài)任務(wù)時(shí)，這種統(tǒng)計(jì)偏好會(huì)影響它們對(duì)視覺(jué)信息的處理，導(dǎo)致不平衡的判斷。

研究團(tuán)隊(duì)的分析還揭示了不同類(lèi)型偏見(jiàn)的相互作用。長(zhǎng)度偏見(jiàn)和重復(fù)偏見(jiàn)往往同時(shí)出現(xiàn)，因?yàn)榘貜?fù)內(nèi)容的文本通常也比較長(zhǎng)。這種多重偏見(jiàn)的疊加使得問(wèn)題更加嚴(yán)重，也解釋了為什么簡(jiǎn)單的調(diào)整往往無(wú)法有效解決這個(gè)問(wèn)題。

七、實(shí)際應(yīng)用前景與技術(shù)影響

BLiM技術(shù)的成功不僅代表了學(xué)術(shù)研究的突破，更預(yù)示著實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域的重大改進(jìn)。隨著視頻內(nèi)容在互聯(lián)網(wǎng)上的爆炸式增長(zhǎng)，準(zhǔn)確高效的視頻檢索技術(shù)變得越來(lái)越重要，這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)恰逢其時(shí)。

在視頻搜索引擎方面，新技術(shù)能夠顯著改善用戶(hù)的搜索體驗(yàn)。用戶(hù)在尋找特定內(nèi)容時(shí)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解查詢(xún)意圖，減少不相關(guān)結(jié)果的干擾。這種改進(jìn)對(duì)于教育、娛樂(lè)、新聞等各個(gè)領(lǐng)域的視頻平臺(tái)都具有重要價(jià)值。教師尋找特定的教學(xué)視頻時(shí)能更快找到合適的素材，觀眾搜索特定類(lèi)型的影片時(shí)能獲得更精準(zhǔn)的推薦。

內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域同樣將從這項(xiàng)技術(shù)中受益匪淺。視頻創(chuàng)作者經(jīng)常需要尋找特定的素材片段來(lái)支持自己的創(chuàng)作，傳統(tǒng)的檢索方法往往需要他們花費(fèi)大量時(shí)間瀏覽不相關(guān)的內(nèi)容。BLiM技術(shù)能夠幫助他們更快地找到所需素材，提高創(chuàng)作效率。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)還能幫助內(nèi)容平臺(tái)更好地組織和推薦相關(guān)內(nèi)容，提升平臺(tái)的用戶(hù)粘性和滿(mǎn)意度。

在商業(yè)應(yīng)用方面，電商平臺(tái)可以利用這項(xiàng)技術(shù)改善商品視頻的搜索和推薦效果。當(dāng)消費(fèi)者搜索特定類(lèi)型的商品展示視頻時(shí)，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解需求并提供相關(guān)內(nèi)容，而不是簡(jiǎn)單地基于視頻的流行程度或長(zhǎng)度來(lái)排序。這種改進(jìn)有助于消費(fèi)者更好地了解商品特性，提高購(gòu)買(mǎi)決策的質(zhì)量。

新聞媒體和檔案管理是另一個(gè)重要的應(yīng)用場(chǎng)景。新聞機(jī)構(gòu)擁有海量的歷史視頻資料，記者和編輯經(jīng)常需要從中尋找特定事件或主題的片段。BLiM技術(shù)能夠幫助他們更準(zhǔn)確地定位所需內(nèi)容，提高新聞制作的效率。同樣，博物館、圖書(shū)館等文化機(jī)構(gòu)也能利用這項(xiàng)技術(shù)更好地管理和檢索視頻檔案。

技術(shù)發(fā)展的角度來(lái)看，BLiM代表了多模態(tài)AI發(fā)展的一個(gè)重要方向。雙向思考的理念不僅適用于文本-視頻檢索，還可以擴(kuò)展到其他跨模態(tài)任務(wù)中。未來(lái)的AI系統(tǒng)可能會(huì)更多地采用這種對(duì)稱(chēng)性思維，在處理不同類(lèi)型信息時(shí)保持更好的平衡和公平性。

候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)的通用性也為AI系統(tǒng)的去偏見(jiàn)化提供了新的思路。隨著AI應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)展，減少系統(tǒng)偏見(jiàn)、提高決策公平性成為越來(lái)越重要的課題。CPN提供的輕量級(jí)、即插即用的解決方案為這個(gè)問(wèn)題提供了實(shí)用的技術(shù)途徑。

從計(jì)算資源的角度來(lái)看，雖然雙向計(jì)算會(huì)增加一定的計(jì)算成本，但這個(gè)成本是可控和可接受的。更重要的是，這種投入帶來(lái)的性能提升遠(yuǎn)超過(guò)額外的計(jì)算成本。隨著硬件性能的不斷提升和算法優(yōu)化的深入，這個(gè)技術(shù)的部署門(mén)檻會(huì)進(jìn)一步降低。

研究團(tuán)隊(duì)還展示了技術(shù)的模塊化特性，不同的組件可以根據(jù)具體應(yīng)用需求靈活組合。這種設(shè)計(jì)理念使得技術(shù)更容易被現(xiàn)有系統(tǒng)采用和集成，加速了從研究到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)化過(guò)程。

展望未來(lái)，這項(xiàng)技術(shù)還有進(jìn)一步發(fā)展的空間。研究團(tuán)隊(duì)提到，雙向思考的理念可以擴(kuò)展到多向思考，考慮更多維度的信息關(guān)聯(lián)。同時(shí)，先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)也可以結(jié)合更多的上下文信息，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的偏見(jiàn)校正。

說(shuō)到底，這項(xiàng)研究解決的不僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更是AI系統(tǒng)理解和處理信息方式的根本性改進(jìn)。通過(guò)讓AI學(xué)會(huì)更平衡、更公平地評(píng)估信息，我們向構(gòu)建更可信、更有用的人工智能系統(tǒng)邁出了重要一步。當(dāng)AI不再被表面特征所迷惑，而能真正理解內(nèi)容的本質(zhì)時(shí)，它們就能更好地服務(wù)于人類(lèi)的需求，這才是技術(shù)發(fā)展的真正價(jià)值所在。

Q&A

Q1：BLiM系統(tǒng)的雙向思考是如何工作的？

A：BLiM系統(tǒng)不僅會(huì)問(wèn)"這個(gè)視頻有多大可能匹配這段文字"，還會(huì)反過(guò)來(lái)問(wèn)"這段文字有多大可能匹配這個(gè)視頻"。通過(guò)這種雙向評(píng)估，系統(tǒng)能夠避免單方面的偏見(jiàn)，更準(zhǔn)確地判斷內(nèi)容之間的真實(shí)關(guān)聯(lián)度，就像相親中讓雙方都有平等的評(píng)判權(quán)一樣。

Q2：候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)具體能解決什么問(wèn)題？

A：這項(xiàng)技術(shù)能消除AI系統(tǒng)對(duì)某些內(nèi)容的"天然偏好"。AI系統(tǒng)往往偏愛(ài)長(zhǎng)文本、包含重復(fù)短語(yǔ)或靜態(tài)場(chǎng)景的內(nèi)容，即使這些內(nèi)容與用戶(hù)查詢(xún)不太相關(guān)。候選項(xiàng)先驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)化會(huì)減去這些內(nèi)容的"外觀加分"，讓系統(tǒng)更關(guān)注實(shí)際的內(nèi)容匹配度。

Q3：這項(xiàng)技術(shù)除了視頻檢索還能用在哪些地方？

A：研究顯示這項(xiàng)技術(shù)具有廣泛適用性，在文本-圖像檢索、視覺(jué)問(wèn)答、圖像描述生成等多個(gè)領(lǐng)域都能顯著提升性能。它能減少AI系統(tǒng)對(duì)文本先驗(yàn)知識(shí)的過(guò)度依賴(lài)，讓系統(tǒng)更多地關(guān)注視覺(jué)信息，生成更準(zhǔn)確的結(jié)果。