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Evie-311A · evie-20261027 · 与《检索示例.md》同口径

输入一句话，实时跑模型检索视频与商品

在下方输入任意 query（英文描述、中文商品标题，或上传一张图），页面会把请求发给 GPU 上的 Evie-311A 模型实时提取多向量特征 q ∈ RL×64，再在候选库的 [N, 128, 64] 多向量上做 MaxSim Σi maxj(qi·dj) 检索，Top 结果、逐 token 得分与特征热力图都会画出来。《检索示例.md》里的示例已做成一键预设，也可以直接改写它们试新 query。

模型 Evie-311A · 4.5B 表示 多向量 K128 × d64 单条存储 8 KB 打分 MaxSim 候选库 8 个集 · 26,405 条

示例 Query

来自《检索示例.md》§5.2–5.4：前 15 条是文档精选，其余为同批评测挑选的扩展示例。点击任意卡片即填入并检索。

候选库（与检索示例 §5.1 对齐）

特征均为 Evie-311A 编码：视频整段 Ward 聚类 K=128、图搜图整图 K=128，d=64。

它是怎么工作的

① 实时编码query 文本拼视频场景指令后送入 311A（ColQwen3.5 多向量头 d=64），得到变长多向量 q ∈ RL×64，L 随文本长度变化（示例约 18–40）。图 query 走纯图 / 图文编码路。
② 候选库每段视频 / 每张商品图在离线时被编码并聚成 128 个槽向量（K128×d64，INT8 量化，8 KB/条），共 8 个集 26,225 条；全视频联合库 15,262 条可跨集检索。
③ MaxSim 打分score(q,d)=Σi maxj(qi·dj)：每个 query token 在文档 128 个槽里找最像的一个再求和。结果卡下方的细柱就是逐 token 的 max 值，点卡片可看命中的槽位。
④ 口径对齐模型、指令、取帧、聚类与《检索示例.md》/ 311A 交付评测完全一致；示例的 Evie 名次均为第 1，卡片上同时标注 Qwen3-VL-8B 与 EmbeddingGemma 2 在同一条 query 上的名次供对比。