Тэг
эмбеддинги
Perplexity представила мультимодальные модели pplx-embed-v2-late в версиях 0.6B и 9B
Обзор новых мультимодальных моделей эмбеддингов pplx-embed-v2-late от Perplexity в версиях 0.6B и 9B, их характеристики, тесты и особенности архитектуры.
Читать далее
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2: мультимодальная модель для векторизации
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2 — открытую мультимодальную модель на базе Gemma 4 с 740M параметров для векторизации текста, кода, картинок, видео и звука.
Читать далее
Google DeepMind представила EmbeddingGemma 2: мультимодальная нейросеть для локальных устройств
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2 — открытую мультимодальную модель на 740 млн параметров для локального запуска на потребительском железе.
Читать далее
Что такое векторная база данных: как ИИ работает с эмбеддингами
Полный путеводитель по векторным базам данных: как ИИ хранит, индексирует и ищет эмбеддинги, разбираем архитектуру, этапы обработки и частые ошибки.
Читать далее
Cohere представила семейство моделей Embed 5: возможности, цены и сравнение с конкурентами
Cohere выпустила Embed 5 — семейство мультиязычных и мультимодальных эмбеддинг-моделей в версиях Pro и Fast для корпоративного поиска, RAG и агентных систем.
Читать далее
Perplexity представила pplx-embed-v2-context-9b-preview: контекстную модель эмбеддингов для RAG
Perplexity Research и turbopuffer выпустили pplx-embed-v2-context-9b-preview — контекстную модель эмбеддингов для RAG, которая ищет ответы вместе с доказательствами.
Читать далее
Как методичка 1990-х годов объясняет векторные представления в нейросетях
Разбираем, как обычная советская методичка 1990-х годов по линейной алгебре для химиков объясняет ключевые принципы работы нейросетей, one-hot encoding, эмбеддингов, GNN и AlphaFold.
Читать далее
Что такое эмбеддинги в ИИ: как нейросети переводят смысл в числа и векторные пространства
Подробный разбор векторных представлений (эмбеддингов) в нейросетях: 5-этапный пайплайн обработки, математика сравнения векторов, метрики качества и защита от сбоев.
Читать далее
Как устроена инфраструктура эмбеддингов Perplexity: разбор архитектуры Ivy, Tulip и ROSE
Разбор GPU-стека Perplexity для генерации эмбеддингов: архитектура сервисов Ivy, Tulip и ROSE, оптимизация CUDA-графов и асинхронный паттерн LazyTensor.
Читать далее
