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。
技术方向
跑在手机、电脑与边缘设备上的 AI:小模型、本地推理与端侧芯片的进展。
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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。
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX,通过结构化的 CUDA 到 MLX 翻译层,让已有 CUDA 内核成为知识库并适配为 Apple Silicon 内核。
推荐理由:K-Search 把 CUDA 内核优化经验迁移到 Apple Silicon,读者可看到跨平台内核迁移的具体方法与实测数据。