Google 发布了 EmbeddingGemma 2,这是一款专为原生多模态嵌入设计的开源模型。
此次发布将该新模型定位为在统一嵌入空间中处理文本和图像数据的顶级选择。
Google 发布了 EmbeddingGemma 2,这是一款专为原生多模态嵌入设计的开源模型。
此次发布将该新模型定位为在统一嵌入空间中处理文本和图像数据的顶级选择。
Google DeepMind 发布了 EmbeddingGemma 2,这是一个开源的多模态嵌入模型,可将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一的 768 维向量空间中。该模型共有 7.4 亿个参数,由一个 2.7 亿参数的文本编码器与模块化的视觉(1.7 亿)和音频(3 亿)编码器组合而成。
Google 推出 Gemma 4,这是一个新一代的开放权重、原生多模态语言模型系列,包含密集型和混合专家(Mixture-of-Experts)架构,参数量从 2.3B 到 31B 不等。
Google推出Gemma 3,这是一个全新的轻量级开源多模态模型家族,参数量从10亿到270亿不等。此次更新增加了视觉理解能力,支持至少128K token的上下文,并扩展了多语言覆盖范围,相比之前的版本有所改进。
EmpirioLabs 发布了 Aplomb 1,这是一款开放权重的 5.3B 决策模型,能够在单次请求中处理文本、JSON、图像、视频和音频,并支持 1M token 的上下文窗口。
研究人员推出了 Eduardo,这是一种用于训练大语言模型导师的多轮强化学习方法,旨在解决“帮助困境”,即模型倾向于直接给出答案而非进行教学。该方法使用掩码近迁移后测和二元奖励门来抑制认知卸载并防止解决方案的直接移交。
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