在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。
近日，字节跳动抖音 SAIL 团队联合香港中文大学 MMLab 提出 SAIL-Embedding——一款专为大规模推荐场景设计的全模态嵌入基础模型，不仅实现了视觉、文本、音频的统一表征，更在抖音真实业务场景中带来显著效果提升，相关技术报告已正式公开。
论文标题：SAIL-Embedding Technical Report: Omni-modal Embedding Foundation Model技术报告：https://arxiv.org/pdf/2510.12709
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SAIL-Embedding 能力概览
突破传统局限：全模态 + 工业级优化双管齐下
现有多模态嵌入模型主要分为两类：以 CLIP 为代表的双塔架构，虽高效但模态融合浅；以 MLLM 为基础的融合架构，虽语义能力强却多局限于图文模态。SAIL-Embedding 则从根源上解决这些痛点：
全模态输入：覆盖短视频核心信息维度
不同于仅支持图文的传统模型，SAIL-Embedding 可处理任意模态组合——包括视觉模态侧的视频关键帧/封面、文本模态侧的标题/标签/OCR/ASR 文本、以及音频模态侧的背景音乐/语音，以适配抖音等短视频平台的信息结构。例如，在视频检索任务中，模型能同时利用画面内容、字幕文本与背景音效，避免单一模态信息缺失导致的语义偏差。
SAIL-Embedding 架构图训练稳定性升级：动态难负样本 + 自适应数据平衡
为解决大规模训练中的噪声干扰与数据分布不均问题，团队提出引入两种策略：
动态难负样本挖掘： 通过 F1 分数自适应确定相似度阈值，筛选「难区分」的负样本（如主题相似但内容不同的视频），让模型更聚焦细粒度语义差异，避免简单负样本导致的训练低效。
自适应多源数据平衡： 基于 Sinkhorn 算法计算训练集与验证集的分布相似度，自动分配各数据源权重，减少人工调参依赖，同时兼顾数据质量与多样性，缓解工业数据与开源数据的领域鸿沟。
创新训练体系：从内容理解到推荐适配的全链路优化
SAIL-Embedding 的训练并非单一阶段，而是一套覆盖「基础能力-任务适配-推荐增强」的多阶段体系，确保模型既能理解内容语义，又能贴合真实推荐场景需求：
内容感知渐进式训练：从通用到领域的精准过渡
训练分三阶段逐步深入：
第一阶段： 用超 10B 样本的大规模多模态数据（含图文音）预训练，奠定基础语义理解能力；第二阶段： 聚焦与下游任务（如视频检索、标签分类）对齐的高质量数据，优化任务适配性；第三阶段： 引入难负样本微调，强化模型对相似内容的判别能力。
内容感知的渐进式训练推荐感知的增强训练：融入用户行为信号
针对推荐场景，团队将多模态表征向用户历史序列表征和线上 ID 表征两个维度进行知识蒸馏以融于用户协同行为信息：
序列到物品蒸馏： 通过多维度的用户历史兴趣序列筛选机制，利用用户具有正向交互行为的历史观看序列（如最近 10 个观看视频）与目标视频的关联，让模型学习用户兴趣的时序延续性；
ID 到物品蒸馏： 对齐推荐系统中的多元化 ID 表征嵌入，将用户偏好信号（如点击、关注等）融入多模态表征，使嵌入结果更贴合推荐侧应用需求。
协同感知的两阶段推荐增强训练无论是标准数据集的基准测试，还是抖音真实场景的在线实验，SAIL-Embedding 均展现出卓越性能：
离线任务性能：多场景检索与分类任务综合领先
(1) Item-to-Item Retrieval (物品到物品检索)
在 21 个涵盖内容理解、搜索，以及协同感知的多任务场景下，SAIL-Embedding 显著优于 CLIP-based 模型与 VLM-based 的模型：
(2) Query-to-Item Retrieval (查询到物品检索)
在 9 个涵盖检索为导向和分类为导向的多任务场景下，模型的 AUC 与 Recall 指标均取得领先：
在线落地效果：抖音多场景推荐指标显著提升
在抖音 Feed 流、冷启动、抖音精选、消息推送等核心场景中，SAIL-Embedding 通过潜入向量与嵌入离散化的语义 ID 两种形式赋能推荐全链路，带来了一致的 LT 和 AUC 增益，体现了其显著的业务应用潜力。
SAIL-Embedding 的核心价值在于，它不仅是一款性能领先的全模态嵌入模型，更构建了一套从学术研究到工业落地的完整解决方案：通过全模态架构突破输入局限，用动态数据策略解决训练稳定性问题，以推荐增强训练填补产业鸿沟，最终在抖音真实场景中验证了技术价值，在短视频、直播等富模态推荐场景中，具备极强的推广价值。
抖音 SAIL 团队在未来将进一步探索 VLMs 与推荐系统的深度融合，例如通过生成式任务注入推荐知识，让模型不仅能「理解」内容，更能「预测」用户偏好。
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