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本文指出了两个关键鸿沟——词汇鸿沟与验证鸿沟——这些鸿沟阻止了当前AI系统实现真正的开放式智能,并提出了一个超越固定表征框架的评估和推进创新的框架。
本文指出词汇差距是导致ModernBERT等先进编码器在学习型稀疏检索中表现不佳的根本原因,并提出词汇迁移(VT)这一模型无关框架,将编码器迁移至稀疏友好的词汇表,在BEIR基准测试上取得最优结果。