实验室一篇论文被自然语言处理国际顶会ACL2026录用

实验室博士生宗天禹同学为第一作者的论文“L2Dir: Integrating L2-Norm and Directional Alignment for Unsupervised Contrastive Representation Learning in Multimodal Retrieval”被自然语言处理国际顶会ACL2026主会长文录用，并于2026年7月正式发表。

该论文针对多模态对比学习主要依赖方向对齐、忽略表示模长信息的问题，提出联合优化L2范数对齐与方向一致性的框架L2Dir。该框架通过轻量级多层感知机对冻结骨干网络的表示模长进行重构，无需额外数据或外部监督即可接入现有多模态表示学习流程。在UniIR和VLM2Vec-V2框架的95项任务评估中，该方法在不同骨干模型与规模设置下取得了稳定提升。