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与此同时，世界杯网上投注腾讯电视版下载还拥有独特的挂机机制，您可以将游戏放置在后台，解放双手，让弟子们自动修炼、渡劫，贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容，您可以自由摆放，打造属于自己的修仙宗门，创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木，处处充满着古韵仙风，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding特色

在短视频推荐、跨模态搜索等工业场景中，传统多模态模型常受限于模态支持单一、训练不稳定、领域适配性差等问题。

近日，字节跳动抖音 SAIL 团队联合香港中文大学 MMLab 提出 SAIL-Embedding——一款专为大规模推荐场景设计的全模态嵌入基础模型，不仅实现了视觉、文本、音频的统一表征，更在抖音真实业务场景中带来显著效果提升，相关技术报告已正式公开。

论文标题：SAIL-Embedding Technical Report: Omni-modal Embedding Foundation Model技术报告：https://arxiv.org/pdf/2510.12709HuggingFace:https://huggingface.co/BytedanceDouyinContent/collections

SAIL-Embedding 能力概览

突破传统局限：

全模态 + 工业级优化双管齐下

现有多模态嵌入模型主要分为两类：以 CLIP 为代表的双塔架构，虽高效但模态融合浅；以 MLLM 为基础的融合架构，虽语义能力强却多局限于图文模态。SAIL-Embedding 则从根源上解决这些痛点：

全模态输入：覆盖短视频核心信息维度

不同于仅支持图文的传统模型，SAIL-Embedding 可处理任意模态组合——包括视觉模态侧的视频关键帧/封面、文本模态侧的标题/标签/OCR/ASR 文本、以及音频模态侧的背景音乐/语音，以适配抖音等短视频平台的信息结构。例如，在视频检索任务中，模型能同时利用画面内容、字幕文本与背景音效，避免单一模态信息缺失导致的语义偏差。

SAIL-Embedding 架构图

训练稳定性升级：动态难负样本 + 自适应数据平衡

为解决大规模训练中的噪声干扰与数据分布不均问题，团队提出引入两种策略：

动态难负样本挖掘：通过 F1 分数自适应确定相似度阈值，筛选「难区分」的负样本（如主题相似但内容不同的视频），让模型更聚焦细粒度语义差异，避免简单负样本导致的训练低效。

自适应多源数据平衡：基于 Sinkhorn 算法计算训练集与验证集的分布相似度，自动分配各数据源权重，减少人工调参依赖，同时兼顾数据质量与多样性，缓解工业数据与开源数据的领域鸿沟。

创新训练体系：

从内容理解到推荐适配的全链路优化

SAIL-Embedding 的训练并非单一阶段，而是一套覆盖「基础能力-任务适配-推荐增强」的多阶段体系，确保模型既能理解内容语义，又能贴合真实推荐场景需求：

内容感知渐进式训练：从通用到领域的精准过渡

训练分三阶段逐步深入：

第一阶段：用超 10B 样本的大规模多模态数据（含图文音）预训练，奠定基础语义理解能力；第二阶段：聚焦与下游任务（如视频检索、标签分类）对齐的高质量数据，优化任务适配性；第三阶段：引入难负样本微调，强化模型对相似内容的判别能力。

内容感知的渐进式训练

推荐感知的增强训练：融入用户行为信号

针对推荐场景，团队将多模态表征向用户历史序列表征和线上 ID 表征两个维度进行知识蒸馏以融于用户协同行为信息：

序列到物品蒸馏：通过多维度的用户历史兴趣序列筛选机制，利用用户具有正向交互行为的历史观看序列（如最近 10 个观看视频）与目标视频的关联，让模型学习用户兴趣的时序延续性；

ID 到物品蒸馏：对齐推荐系统中的多元化 ID 表征嵌入，将用户偏好信号（如点击、关注等）融入多模态表征，使嵌入结果更贴合推荐侧应用需求。

协同感知的两阶段推荐增强训练

实测性能：

刷新多任务 SOTA，抖音业务指标显著提升

无论是标准数据集的基准测试，还是抖音真实场景的在线实验，SAIL-Embedding 均展现出卓越性能：

离线任务性能：多场景检索与分类任务综合领先

(1) Item-to-Item Retrieval (物品到物品检索)

在 21 个涵盖内容理解、搜索，以及协同感知的多任务场景下，SAIL-Embedding 显著优于 CLIP-based 模型与 VLM-based 的模型：

(2) Query-to-Item Retrieval (查询到物品检索)

在 9 个涵盖检索为导向和分类为导向的多任务场景下，模型的 AUC 与 Recall 指标均取得领先：

在线落地效果：抖音多场景推荐指标显著提升

在抖音 Feed 流、冷启动、抖音精选、消息推送等核心场景中，SAIL-Embedding 通过潜入向量与嵌入离散化的语义 ID 两种形式赋能推荐全链路，带来了一致的 LT 和 AUC 增益，体现了其显著的业务应用潜力。

SAIL-Embedding 的核心价值在于，它不仅是一款性能领先的全模态嵌入模型，更构建了一套从学术研究到工业落地的完整解决方案：通过全模态架构突破输入局限，用动态数据策略解决训练稳定性问题，以推荐增强训练填补产业鸿沟，最终在抖音真实场景中验证了技术价值，在短视频、直播等富模态推荐场景中，具备极强的推广价值。

抖音 SAIL 团队在未来将进一步探索 VLMs 与推荐系统的深度融合，例如通过生成式任务注入推荐知识，让模型不仅能「理解」内容，更能「预测」用户偏好。

游戏亮点

1、丰富多彩的修仙玩法

除了培养弟子和建设仙门外，游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。

2、自由建设的仙门地产

玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园，创造仙门人的理想世界。

3、精美细腻的游戏画面

游戏的画面精致细腻，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境，感受到修仙之美。

4、社交互动的乐趣

游戏内置丰富的社交系统，玩家可以与其他玩家组成联盟，共同对抗强敌，体验多人合作的乐趣，增加了游戏的可玩性和趣味性。

游戏评测

2、画面精美，场景设计唯美，让玩家沉浸其中，感受到了修仙世界的奇幻美感。

3、挂机系统的设置贴心实用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣。

4、弟子个性化塑造突出，每个弟子都有自己独特的故事和特点，增加了游戏的趣味性和可玩性。

更新日志

v1.294.819316版本

1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则，现在任何时候都可以调整防守阵容

1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示，现在会自动打开道果宝箱，方便祖师快捷获取

1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示，现在休赛期购买投资时，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示

1.4修复连续炼制同种丹药时，炼制材料的数量显示异常的错误