嵌入在生产中可能会失败，原因有几个，其中大部分与训练环境和实际部署场景之间的不匹配有关。一个常见的问题是域转移，其中生产中遇到的数据与用于训练嵌入的数据不同。例如，如果嵌入模型是在正式文本上训练的，但部署在具有非正式语言的设置中，则嵌入可能

“视觉-语言模型（VLMs）通过利用视觉和文本信息来处理预测中的上下文，从而创造了对输入数据的统一理解。这些模型的核心在于分析和整合图像的特征与相关文本。这样的双重输入使模型能够形成内容的连贯表示，这对诸如图像标题生成、视觉问答和跨模态检索

开源通过促进协作、改善对技术的访问和鼓励实验来支持创新。当开发者开放分享他们的代码和资源时，这使得其他人可以在不受专有软件限制的情况下在他们的工作基础上进行构建。这样的协作环境带来了多元的视角和思想，从而激发新的创新和对现有技术的改进。