本文提出RzenEmbed框架，解决多模态检索中现有方法对视频和视觉文档支持不足、训练受噪声干扰等问题。通过改进对比学习目标（假阴性样本缓解和难度加权策略）、两阶段训练（多模态预训练+微调）以及多维度优化（可学习温度参数、嵌入提示设计等），实现了文本、图像、视频和视觉文档的统一嵌入表示。在MMEB基准测试中，RzenEmbed取得最优性能，特别是在视频和视觉文档检索任务上表现突出。实验验证了各优化

本文提出DP框架，基于"刻意练习"原则动态生成高信息合成数据，解决传统方法中数据冗余和收益递减问题。通过熵引导采样机制直接生成高挑战性样本，比传统"生成-剪枝"方法效率提升5倍。理论分析表明该方法优化了缩放定律，实验在ImageNet-100/1k上实现性能突破：数据量减少3.4-8倍，迭代次数减少30%-84%，且在OOD数据集表现优于真实数据训练。该框架

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