ข้ามไปยังเนื้อหา

แท็ก

#embedding

4 บทความ

NeoMME: เอ็นโค้ดเดอร์มัลติโมดัล 260M/800M ที่โยน vision tower กับ causal decoder ทิ้ง — Apache 2.0 ชนะทุกตัวที่ต่ำกว่า 800M บน ViDoRe v3 และบีบดัชนีจาก 1.5 MB เหลือ 6 kB ต่อหน้า
โมเดลใหม่

NeoMME: เอ็นโค้ดเดอร์มัลติโมดัล 260M/800M ที่โยน vision tower กับ causal decoder ทิ้ง — Apache 2.0 ชนะทุกตัวที่ต่ำกว่า 800M บน ViDoRe v3 และบีบดัชนีจาก 1.5 MB เหลือ 6 kB ต่อหน้า

H Company ปล่อย NeoMME เอ็นโค้ดเดอร์มัลติโมดัล 260M และ 800M ใต้ Apache 2.0 ที่เทรนจากศูนย์ด้วย masked discrete diffusion โดยไม่ใช้ vision tower หรือ decoder แยก — รุ่น 260M ได้ nDCG@10 0.523 บน ViDoRe v3 สูงสุดในกลุ่มต่ำกว่า 800M ห่างจาก ColQwen2.5 ขนาด 3.75B แค่ 0.002 และอินเด็กซ์ 51 หน้าต่อวินาทีบน L40S ใบเดียว

· อ่าน 7 นาที
Tencent ปล่อย WeMM-Embedding ใต้ Apache-2.0 — โมเดล embedding มัลติโมดัลที่รุ่น 2B แซงคู่แข่ง 8B และรุ่น 9B ขึ้น SOTA MMEB-v2 ที่ 80.6
โมเดลใหม่

Tencent ปล่อย WeMM-Embedding ใต้ Apache-2.0 — โมเดล embedding มัลติโมดัลที่รุ่น 2B แซงคู่แข่ง 8B และรุ่น 9B ขึ้น SOTA MMEB-v2 ที่ 80.6

25-26 ส.ค. 2026 ทีม WeChat ของ Tencent ปล่อย WeMM-Embedding สามขนาด 2B/4B/9B ใต้ Apache-2.0 — โมเดล embedding ตัวเดียวที่รับข้อความ ภาพ วิดีโอ และเอกสารสแกนสลับกันได้ โดยรุ่น 9B ทำ MMEB-v2 ได้ 80.6 ขึ้นเป็น SOTA และรุ่น 2B ทำ 77.9 แซงโมเดลโอเพนซอร์ส 8B ที่นำอยู่เดิม

· อ่าน 6 นาที
NVIDIA ปล่อย Nemotron 3 Embed — โมเดล embedding เปิดน้ำหนัก ขึ้นอันดับ 1 บน RTEB
โมเดลใหม่

NVIDIA ปล่อย Nemotron 3 Embed — โมเดล embedding เปิดน้ำหนัก ขึ้นอันดับ 1 บน RTEB

NVIDIA เปิดตัว Nemotron 3 Embed ชุดโมเดล embedding เปิดน้ำหนัก 3 ตัว ภายใต้สัญญาอนุญาต OpenMDW-1.1 ที่ใช้เชิงพาณิชย์ได้ โดยรุ่น 8B ทำคะแนน 78.46 NDCG@10 ขึ้นอันดับ 1 บนกระดาน RTEB — แต่คอลัมน์ชุดข้อมูลปิดที่เป็นหัวใจกันการ overfit ของ RTEB ถูกถอดออกตั้งแต่มกราคม

· อ่าน 5 นาที
Google Developers Blog: Gemini Embedding 2 GA — embedding ตัวแรกของ Gemini ที่รวม text/image/video/audio/PDF อยู่ใน latent space เดียว สำหรับ agentic RAG
โมเดลใหม่

Google Developers Blog: Gemini Embedding 2 GA — embedding ตัวแรกของ Gemini ที่รวม text/image/video/audio/PDF อยู่ใน latent space เดียว สำหรับ agentic RAG

30 เม.ย. — Google Developers Blog เปิด Gemini Embedding 2 เป็น GA ผ่าน Gemini API + Gemini Enterprise Agent Platform — natively multimodal embedding ตัวแรกของ Google รับ text/image/video/audio/PDF ใส่ vector space เดียว รองรับ 100+ ภาษา ใช้ Matryoshka Representation Learning ให้ truncate dim ได้ตามงาน — ลด latency บางลูกค้าได้ถึง 70%

· อ่าน 5 นาที