ReLoop-UME：用于通用多模态嵌入的带可学习检索寄存器的循环深度机制

英文标题：ReLoop-UME: Recurrent Depth with Learnable Retrieval Registers for Universal Multimodal Embedding

论文《ReLoop-UME》聚焦通用多模态嵌入（UME），即将异构多模态输入映射到统一嵌入空间的任务。摘要指出，现有 UME 模型通常采用单次前向编码生成嵌入，或通过显式推理 token 与潜在自回归机制增加计算。该工作从标题看提出了结合循环深度与可学习检索寄存器的方法，以支持通用多模态嵌入。论文标识为 arXiv:2607.28751v1，发布类型为 new。

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