Google 发布 EmbeddingGemma 2，称多模态嵌入基准超越两倍规模竞品
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转为数值向量。该模型 7.4 亿参数，在 Massive Text Embedding Benchmark（Code）上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分，Google 称其表现超过规模两倍的竞品。
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Hugging Face：Blog（RSS）AI 评分5454 NeoMME 发布 260M 与 800M 多语言多模态编码器，权重以 Apache 2.0 开源
H Company 团队发布 NeoMME，含 260M 和 800M 两个尺寸的多语言多模态编码器，用单个双向 Transformer 从零处理文本 token 和 32×32 图像 patch，不使用预训练视觉塔或因果语言模型，训练采用掩码离散扩散目标，每个模型处理约 5240 亿 packed token。