Google DeepMind

@GoogleDeepMind

它仅有 7.4 亿参数,却在各项基准测试中都颇具竞争力——甚至超过了一些规模是它两倍多的专用模型。 开发者可以用它为应用添加多模态搜索——比如用一段语音备忘录在视频中找到对应片段——也可以将它与 Gemma 4 搭配,实现私密的端侧 RAG(检索增强生成)。 EmbeddingGemma 2 以 Apache 2.0 许可证发布。可在 @HuggingFace 和 @Kaggle 上获取权重。 了解更多 → https://t.co/lRsjbvR5VB
打开原帖#511482
  1. 产业

    Alexandr Wang:今天清空日程,给 Muse 做媒体培训 😑
  2. 产业

    Clément Delangue:对此超级兴奋,我也知道权重马上就会放出(https://huggingfa…
  3. 产业

    Aravind Srinivas:Perplexity 在 Hugging Face 决策指数(Decisi…