构建RAG系统时，Bi-Encoder、Cross-Encoder、SPLADE、ColBERT这几个术语几乎都会在一起出现，表面上看它们都在做文本相似度计算但为什么需要这么多不同的模型？是一个不够用吗？

多模态情感分析中，融合图像与文本的全球-局部交互可提升情感表征。本文提出基于Transformer编码器和对比学习的全局-局部特征融合网络（G-LFFN），通过跨模态同步融合编码器（CSFTE）和简化版本（SCSFTE）捕捉多特征交互，结合软自注意力增强模态间关联，并 ...

Android恶意软件检测中提出基于Transformer、编码器和解码器的创新模型，利用API调用和权限特征进行静态分析。实验表明该模型在malwaredataset上的平均分类准确率达90.01%，优于传统机器学习及深度学习方法。 近年来，随着移动互联网技术的迅猛发展，特别是第四代 ...