FlexUMM：面向统一多模态模型的灵活表征学习
英文标题：FlexUMM: Flexible Representation Learning for Unified Multimodal Models
统一多模态模型（UMMs）能够在单一骨干网络内融合多模态理解与生成两项关键能力。然而业界公认，理解与生成任务之间极易出现表征冲突，如何在统一框架中协调两者表征成为当前研究的核心难点。为此，该研究提出了 FlexUMM 框架，通过灵活的表征学习机制化解多任务表征冲突。这一成果为多模态统一架构设计提供了新思路，有助于推进生成与理解一体化 AI 模型的性能优化与落地应用。
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中文
FlexUMM：面向统一多模态模型的灵活表征学习
论文编号：arXiv:2610.22682v1 [Announce Type: new]
摘要
统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）能够在单一骨干网络（backbone）中整合理解与生成能力。然而众所周知，这两种能力通常会引发相互冲突的表征需求，从而引出一个核心问题：如何平衡与优化表征学习……
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