从失败中学习：基于困难负样本的统一多模态检索中心式思维链

论文提出 UniME-R1，一种用于统一多模态检索的嵌入器—顾问框架。它不只依据查询生成思维链，而是分析初始检索候选和困难负样本，定位嵌入器混淆的细粒度线索；目标位于 top-k 时直接重排，否则生成检索中心式思维链并执行全库重检索。摘要称其在 MMEB-V2 等基准上优于强基线，但未提供具体数值。