🧠 Google Gemini Embedding 2 — первая нативно мультимодальная модель эмбеддингов от Google DeepMind
Google DeepMind выпустила Gemini Embedding 2 10–12 марта 2026 года 🚀
Главная инновация — единое векторное пространство для текста, изображений и видео без отдельных энкодеров.
Это позволяет сравнивать и искать информацию across модальностей напрямую 🔍
Например:
🔹 находить документы по скриншоту
🔹 искать видео по текстовому описанию
🔹 сопоставлять контент независимо от его формата
Где это особенно полезно:
🔹 улучшение корпоративного поиска
🔹 RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation)
🔹 управление знаниями
🔹 работа с разнородными данными: отчёты + графики + записи встреч 📄📊🎥
Технология устраняет need для раздельной индексации и согласования эмбеддингов разных типов, снижая complexity и latency в multimodal AI pipelines ⚙️
Для контекста: раньше multimodal-системы использовали separate энкодеры для каждого типа данных, а затем согласовывали их через projection layers.
Gemini Embedding 2 обучалась на massive датасетах text-image-video triplets, достигая coherent representations 🧩
Это шаг к truly unified AI perception, где модель понимает контент независимо от формата 🤖
#Gemini #Google #Embedding
Google DeepMind выпустила Gemini Embedding 2 10–12 марта 2026 года 🚀
Главная инновация — единое векторное пространство для текста, изображений и видео без отдельных энкодеров.
Это позволяет сравнивать и искать информацию across модальностей напрямую 🔍
Например:
🔹 находить документы по скриншоту
🔹 искать видео по текстовому описанию
🔹 сопоставлять контент независимо от его формата
Где это особенно полезно:
🔹 улучшение корпоративного поиска
🔹 RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation)
🔹 управление знаниями
🔹 работа с разнородными данными: отчёты + графики + записи встреч 📄📊🎥
Технология устраняет need для раздельной индексации и согласования эмбеддингов разных типов, снижая complexity и latency в multimodal AI pipelines ⚙️
Для контекста: раньше multimodal-системы использовали separate энкодеры для каждого типа данных, а затем согласовывали их через projection layers.
Gemini Embedding 2 обучалась на massive датасетах text-image-video triplets, достигая coherent representations 🧩
Это шаг к truly unified AI perception, где модель понимает контент независимо от формата 🤖
#Gemini #Google #Embedding
1
Fireworks AI стал первым выделенным инференс-провайдером, с которым Voyage AI (принадлежит MongoDB) заключила партнёрство. Теперь модели Voyage 4, voyage-multimodal-3.5 и rerank-2.5 работают нативно на Fireworks. Весь конвейер «эмбеддинги → поиск → реранкинг → генерация» доступен через один API и один latency-домен — без интеграции отдельного retrieval-вендора.
Это закрывает ключевой разрыв для AI на собственных данных: качество retrieval часто важнее размера модели. По данным Fireworks, voyage-4-large опережает OpenAI v3 Large в среднем на 14,05%, Cohere Embed v4 — на 8,2%, Gemini Embedding 001 — на 3,87%. При этом доступны и другие варианты: voyage-4-lite для скорости и стоимости, nano для локальной разработки, мультимодальная версия для корпусов с изображениями и видео, плюс rerank-2.5 для точного ранжирования в агентных системах.
Практический смысл для разработчиков: одна платформа для retrieval и генерации означает один биллинг, меньше сетевых хопов и меньше поверхностей, через которые проходят проприетарные данные. Плюс Fireworks позволяет пост-трейнить открытые модели рядом с Voyage-эмбеддингами — получается замкнутый цикл: retrieval заземляет систему на ваши данные, дообучение затачивает модель под задачу, а каждый цикл использования усиливает отрыв от конкурентов.
#AI #FireworksAI #VoyageAI #RAG #Embedding #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1👏1