यह शोधपत्र M$^2$IV का प्रस्ताव करता है, जो बड़े पैमाने के विज़न-लैंग्वेज मॉडल (LVLM) के लिए मल्टीमॉडल कॉन्टेक्स्ट लर्निंग (ICL) की दक्षता बढ़ाने हेतु एक नवीन प्रतिनिधित्व इंजीनियरिंग तकनीक है। पारंपरिक ICL की टोकन-गहन प्रकृति और जटिल क्रॉस-मोडल फ़्यू-शॉट इंफ़रेंस समस्या का समाधान करने के लिए, M$^2$IV स्पष्ट टोकन-स्तरीय प्रदर्शनों के बजाय, LVLM के अवशिष्ट स्ट्रीम में सीखने योग्य मल्टीमॉडल इन-कॉन्टेक्स्ट वेक्टर्स को सीधे इंजेक्ट करता है। मल्टी-हेड अटेंशन (MHA) और मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन (MLP) की भूमिकाओं का विश्लेषण करके, हम एक प्रशिक्षण रणनीति तैयार करते हैं जो सूक्ष्म-कणयुक्त सिमेंटिक आसवन और सुदृढ़ क्रॉस-मोडल प्रतिनिधित्व लर्निंग को सक्षम बनाती है। M$^2$IV विविध कार्यों और LVLM में प्रदर्शन को बेहतर बनाता है, टोकन ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है और मल्टी-शॉट परिदृश्यों के लिए मापनीयता को बढ़ाता है। इसके अलावा, हम VLibrary को पेश करके प्रयोज्यता को बढ़ाते हैं, जो प्रशिक्षित M$^2$IV को संग्रहीत, पुनर्प्राप्त और उपयोग करता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि M$^2$IV मौजूदा ICL और मौजूदा प्रतिनिधित्व इंजीनियरिंग तकनीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है, तथा 3.74% की औसत सटीकता और दक्षता में सुधार प्राप्त करता है।
