Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 端侧多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的端侧多模态嵌入模型,参数量 740M,可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到端侧嵌入空间,并给出参数量与内存占用等可核对细节。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2,这是基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的端侧多模态嵌入模型,参数量 740M,可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由:EmbeddingGemma 2 把文本、图像、音频、视频统一到端侧嵌入空间,并给出参数量与内存占用等可核对细节。
Reflection 发布 Beam,一个面向编码、智能体和科研的纯文本 MoE 模型,总参数 501B、激活 23B,从零训练,Apache 2.0 全量权重预计本月放出。
微软研究院推出 GigaPath-Flash 和 GigaTIME-Flash,以蒸馏自十亿参数 GigaPath 编码器的 22M 参数 ViT-S 骨干替代原模型,在 PANDA 前列腺分级和 EBRAINS 脑肿瘤分型基准上以约 50 倍更少算力达到原 GigaPath 3% 以内的性能。