**UEmbed：统一稀疏与稠密多模态嵌入模型**

_UEmbed: Unified Sparse and Dense Multimodal Embeddings_

> HuggingFace社区论文提出UEmbed，一种基于decoder-only架构的多模态嵌入模型，可在单次前向传播中同时生成稀疏词汇和稠密表示。模型提供2B、4B、9B三种规模，其中UEmbed-9B在MMEB-v2上稠密得分71.8、稀疏得分71.0，超越同类公开训练模型，并在BEIR基准上保持竞争力，适用于检索增强生成与智能体应用。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-08-04 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2608.02583)