Cohere 拿 Embed 5 Fast 和 Google 的 EmbeddingGemma 2 跑了 163 个数据集,95% 以上都赢,做 RAG 选嵌入模型可以看看这组对比。
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78 美元、3 小时微调就做出越南语识别 SOTA,WER 还赢了 Gemini,小语种 ASR 可以照这个路子抄作业了。
Mac 找文件别死磕 Spotlight 了,DigUp 开源可用,说一句“视频里有斑马”就能跳到那一秒,PDF 也能直接翻到页码。
有人把谷歌的 EmbeddingGemma 2 塞进 Mac 菜单栏,本地搜照片、视频、PDF 都能用一句话描述,不联网,技术栈也值得抄。
有人把谷歌的 EmbeddingGemma 2 玩出了新花样,加个轻量 Reader 就变语音转文字,Mac 上 1 小时音频 13 秒搞定,思路很妙。
Google 一口气发了好几样:SynthID 检测工具全球能用了,Nano Banana 2.1 修图能只改局部,EmbeddingGemma 2 还能在手机上跑多模态嵌入,做开发的可以看看。
一周模型动态都在这:Gemini 4 追平 GPT-6 还便宜四成,Mistral 放了个 1T 参数的开源模型,做选型或追前沿的可以扫一眼。
谷歌出了个免费 Mac 应用,用 EmbeddingGemma 2 在本地跑,不开网也能把会议录音加笔记整理成纪要,还能边开会边提问。
Google DeepMind 把多模态嵌入模型压缩到手机能跑的体积了,纯文本只占约 191MB 内存,还能搜代码和音视频,做端侧 RAG 的可以看看。
Google 开源了个 7.4 亿参数的嵌入模型,一句话就能在手机上搜照片视频和录音,还不用联网,免费商用,做本地搜索的可以去试试。
Google 把 270M 参数的多模态 embedding 模型开源了,手机离线就能搜相册、搜语音,不用传云端,隐私党可以试试。
Google 把 EmbeddingGemma 2 用 Apache 2.0 开源了,做 RAG 存几百万条向量的朋友值得看看这篇讲为什么别用闭源 embedding 的分析。
Google 开源了 EmbeddingGemma 2,一个模型同时嵌入文本、图片、音频和视频,还支持维度裁剪,做 RAG 检索的可以直接试试。
Google 刚发布的 EmbeddingGemma 2 能把文字、图片、音频、视频都转成向量,vLLM 当天就能跑,做 RAG 检索的可以试试 nightly 版。
Google 出了 740M 的多模态嵌入模型,文本图片视频都能嵌入,还能配 Gemma 4 离线跑 RAG,权重直接可下。
Google 出了个只有 740M 参数的嵌入模型 EmbeddingGemma 2,能打过大它两倍的模型,Apache 2.0 开源,做端侧 RAG 搜索很合适。
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