Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量最多两倍的竞品,在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68,比前代 68.76 提升近 10 分。
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量,参数量 7.4 亿。Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量最多两倍的竞品,在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68,比前代 68.76 提升近 10 分。
法国 AI 实验室 Mistral AI 发布大模型 Mistral Large 4(ML4),这是一个 1 万亿参数的多模态模型,因参数量被昵称为 Le Chonk。
基于 Falcon-H1-Arabic 的方言专用模型 Falcon-Emirati-7B 发布,专注理解与生成阿联酋阿拉伯语,涵盖词汇、语气与文化语境。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据量为此前公开版本的 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP,同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。