Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2 — модульную мультимодальную модель, которая переводит текст, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство для работы на устройствах.
Компания Perplexity AI выпустила две модели эмбеддингов, включая версию на 9 миллиардов параметров, которая набрала 92,4% в бенчмарке MADQA.
Google DeepMind выпустила мультимодальную модель эмбеддингов EmbeddingGemma 2 на архитектуре Gemma 4 с контекстным окном 8 192 токена.
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 — мультимодальную модель с 740 миллионами параметров, предназначенную для запуска на смартфонах и ноутбуках.
Компания Perplexity AI представила модель контекстных эмбеддингов pplx-embed-v2-context-9b-preview, которая обрабатывает документы целиком для повышения точности поиска.
Компания Linkup Research выпустила SPARSEUP — разреженную модель эмбеддингов на 149 миллионов параметров, доступную на Hugging Face.
В Manticore Search появилась встроенная поддержка чанкинга для векторного поиска, позволяющая индексировать длинные документы путем их автоматического разбиения на фрагменты.
В Manticore Search 29.9.0 появились chunked auto-embeddings, mmap-доступ к атрибутам по умолчанию и поддержка авторизации в бэкапах.
Perplexity оптимизировала инференс эмбеддингов, адаптировав ядра из своего стека LLM и внедрив методы управления графами CUDA.
