Google 发布 EmbeddingGemma 2,称性能超越两倍规模竞品
Google 发布开源模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 740M,Google 称其在多模态嵌入基准上超越规模达其两倍的竞品。
Google 发布开源模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 740M,Google 称其在多模态嵌入基准上超越规模达其两倍的竞品。
Ai2 开源 AstaBrief 8B,一个把研究问题和检索到的文献片段转成带引用报告的模型,基于 Qwen3-8B 训练,已在 Asta 的 Generate a report 功能中作为 Fast 模式上线,与 Claude 驱动的 Thinking 模式并存。
推荐理由:原文给出了从 Qwen3-8B 出发的 SFT 加 DPO 训练配方与数据过滤经验,可迁移到其他科学报告生成场景。
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多模态多语言编码器,含 260M 和 800M 两个规模,用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与原始图像 patch,无需独立视觉塔或因果语言模型,并以掩码离散扩散目标从零训练。
Mistral 发布 OCR 4,在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度分数,支持 170 种语言、可单容器自托管部署。官方称独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 更偏好 OCR 4,并在 OlmOCRBench 上取得 85.20 的最高总分。
推荐理由:官方给出 OCR 4 的边界框、块分类与置信度输出,以及自托管和按页计价方案,可据此判断文档解析管线的选型。
Mistral AI 发布 Codestral Embed,这是其首个专为代码设计的嵌入模型,在真实代码检索场景中表现优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。