Google 出了个免费 Mac 会议助手,聊到啥能自动翻出你电脑里的相关文档和旧会议记录,记笔记党可以试试。
#EmbeddingGemma
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。
谷歌新开源的EmbeddingGemma 2能实现图文视频搜索,比传统搜索更精准。
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。
Google 做了个免费笔记应用,转写和摘要全在本地跑,不开网也能用,Mac 用户可以试试和 Granola 有啥不一样。
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新发布的EmbeddingGemma 2能让手机本地处理多模态数据,无需上传服务器,还特别优化了代码搜索能力。
Google新发布的EmbeddingGemma 2体积小但性能强,适合在设备上运行RAG应用。
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。
给岗位匹配选嵌入模型的看这篇:EmbeddingGemma 微调版对决 MPNet,RRF 混合检索评测细节给得很足。