lab Hugging Face Blog · há 1 h · releases

Liquid AI lança modelos de decisão d1 de código aberto para inferência na borda

Traduzido do English → Português (BR)

A Liquid AI lançou dois modelos de decisão com pesos abertos, d1-3B e d1-omni-600M, projetados para tomada de decisões estruturada e rápida em dispositivos de borda. Diferente dos modelos generativos que produzem tokens, esses modelos respondem em uma única passagem direta usando Liquid Foundation Models (LFM).

d1-3B pontua 48.57 no Decision Index 0.2.1, superando modelos maiores como o Decider 35B-A3B.
d1-omni-600M suporta texto com imagens ou áudio, superando o Decider 2B com apenas um quarto dos parâmetros.
d1-3B alcança velocidades de inferência abaixo de 50 ms em dispositivos NVIDIA Jetson e abaixo de 10 ms em GPUs.

Estes modelos estão disponíveis no Hugging Face para usuários que precisam de decisões multimodais de baixa latência.

Importância 1/3 Confiança 1/3 Hugging Face Blog Multimodal Open weights

Ler original

Google DeepMind lança modelo de embedding multimodal EmbeddingGemma 2

O Google DeepMind lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal de código aberto construído na arquitetura Gemma 4 que incorpora texto, código, imagens, vídeo e áudio em um espaço vetorial compartilhado de 768 dimensões. O modelo possui 740 milhões de parâmetros com um design modular que permite variantes menores apenas para texto ou para visão-áudio, e suporta uma janela de contexto de 8K tokens.

lab Google DeepMind Blog · há 22 h · 5 visualizações

Google lança EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal leve

O Google lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal de código aberto que unifica código, imagens, vídeo e áudio em um espaço compartilhado. Construído na arquitetura Gemma 4 com 740 milhões de parâmetros, ele é projetado para inferência eficiente em dispositivos sob uma licença Apache 2.0 comercialmente permissiva.

media r/LocalLLaMA · há 22 h · 1 visualização

EmpirioLabs lança Aplomb 1, um modelo de decisão de 5,3B com contexto de 1M

A EmpirioLabs lançou o Aplomb 1, um modelo de decisão de pesos abertos de 5,3B capaz de processar texto, JSON, imagens, vídeo e áudio em uma única solicitação, com janela de contexto de 1M de tokens.

media r/LocalLLaMA · há 1 d · 5 visualizações

Google lança EmbeddingGemma 2, um modelo aberto de primeira classe para embeddings multimodais nativos

O Google lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de código aberto projetado para embeddings multimodais nativos.

media r/LocalLLaMA · há 1 d · 11 visualizações

Google DeepMind lança EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal aberto

O Google DeepMind lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal de código aberto que mapeia texto, código, imagens, vídeo e áudio em um espaço vetorial unificado de 768 dimensões. O modelo consiste em 740 milhões de parámetros no total, combinando um codificador de texto de 270M de parámetros com codificadores modulares de visão (170M) e áudio (300M).