UC Berkeley
5天前News Editor

伯克利开源 LEANN 向量索引,6000 万段落索引降至 6 GB

UC Berkeley 的 Sky Computing Lab 开源向量索引 LEANN,核心做法是在查询时实时计算向量,而非长期存储完整嵌入。按披露数据,6000 万段落的维基百科语料索引可从 201 GB 压缩到 6 GB。论文已在 MLSys 2026 获最佳论文奖。基准测试显示,LEANN 与 HNSW 下游准确率同为 25.5%,但存储占用更低,代价是检索耗时明显增加。

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伯克利开源 LEANN 向量索引,6000 万段落索引降至 6 GB
谷歌
26天前News Editor

谷歌开源 EmbeddingGemma 2,7.4 亿参数支持多模态检索

Google DeepMind 开源 EmbeddingGemma 2,模型可统一处理文本、代码、图片、视频和音频,并映射到同一向量空间用于搜索和 RAG。该模型支持按需加载,参数规模可在 2.7 亿、4.4 亿和 7.4 亿之间切换。谷歌称,其在 Pixel 11 Pro 上量化后最低活跃内存约 191MB,完整版本约 567MB;上下文窗口从上一代 2K 提升至 8K,许可证也从 Gemma 条款改为 Apache 2.0。

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谷歌开源 EmbeddingGemma 2,7.4 亿参数支持多模态检索
Google
26天前News Editor

Google 开源 EmbeddingGemma 2,支持多模态向量化与设备端运行

Google 发布开源 AI 模型 EmbeddingGemma 2。该模型拥有 7.4 亿参数,可将文本、图像、视频、音频和代码转换为向量,并可在设备端运行,内存占用约 191 MB。Google 表示,其性能优于部分参数规模约为其两倍的竞争模型;与 Gemma 4 等小型开源模型配合时,还可支持离线 RAG 应用,无需将数据发送到外部服务器。

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Google 开源 EmbeddingGemma 2,支持多模态向量化与设备端运行
Cohere
1个月前News Editor

Cohere 推出 Embed 5 系列,支持多模态输入与跨层级查询

AI 公司 Cohere 发布新的嵌入模型系列 Embed 5,面向企业搜索、RAG 和智能体检索场景。该系列包括 Embed 5 Pro 和 Embed 5 Fast,分别侧重检索质量,以及实时查询的延迟与成本优化。两款模型支持文本、图像和图文融合输入,覆盖 100 多种语言,上下文长度达到 12.8 万 token,并已上线 Cohere API、Model Vault、Microsoft Foundry 和 Amazon SageMaker。

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Cohere 推出 Embed 5 系列,支持多模态输入与跨层级查询
Perplexity
1个月前News Editor

Perplexity开源上下文Embedding模型,支持整篇编码长文检索

Perplexity开源新的上下文 embedding 模型 pplx-embed-v2-context-9b-preview,面向 RAG 检索场景。与常见把长文切块后分别编码的做法不同,该模型会在生成每个文本块向量时参考整篇文档上下文。模型已在 Hugging Face 上线,采用 MIT 许可证。Perplexity披露,在 turbopuffer 设计的 context-bench 盲测中,该模型的 Answer@10 和 Evidence Recall@10 均高于 Voyage Context 4,但目前仍为 Preview 版本,后续权重、接口和 embedding 结果都可能调整。

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Perplexity开源上下文Embedding模型,支持整篇编码长文检索
腾讯
2个月前News Editor

腾讯微信团队更新 WeKnora,补上长期记忆与代码执行能力

腾讯微信团队继续扩展开源知识框架 WeKnora,并在 v0.8.0 中加入跨会话长期记忆,完善 Skills 与代码执行环境。该框架原本主要用于把企业文档转成可检索、可问答的 RAG 知识库,如今已逐步整合 Agent、MCP 和 Skills。新版支持记住用户资料、偏好、事实与任务,但自动提取的记忆需经用户确认后才会生效。

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腾讯微信团队更新 WeKnora,补上长期记忆与代码执行能力
Anthropic
4个月前News Editor

Anthropic 15亿美元和解案引发AI数据授权边界再审视

Anthropic与部分作者、出版商等权利人达成的15亿美元集体诉讼和解,焦点不在于给AI训练定价,而在于法院将数据取得、资料库建设、模型训练和后续使用拆开审查。文章指出,调用第三方模型、使用RAG或获取公开和付费资料,都不意味着企业当然拥有复制、切片、训练和长期保存权限。对中国AI公司而言,当前更现实的治理路径是先控制新增高风险数据,再清理历史存量,并建立可追溯的数据台账、授权边界和退出机制。

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Anthropic 15亿美元和解案引发AI数据授权边界再审视
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