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AI 本地跑？Google 新开源模型上线，本地量化后占用不到 200MB 内存，支持百余语言

Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma，专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练，提升效率。在MTEB测试中成绩佳，支持百余种语言，内存占用少，已集成多种工具。

视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。

蚂蚁集团旗下灵波科技开源具身智能模型及世界模型LingBot-World，它将视频生成模型进化成可交互世界模拟器，采用多阶段进化策略，有涌现记忆等能力，虽有不足，但为开源社区构建世界模型迈出坚实一步。

今天凌晨，谷歌官宣Gemma 3n，原生支持多模态。它在大模型竞技场超1300分，是首个超此分数的10B以下模型。其VRAM占用低，最低2GB，已在谷歌AI Studio等可用，还公开了技术细节。

滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo，是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构，结合 MLLM 与 MM - DiT 能力，统一 10 个多模态任务，在多项基准超现有方法，代码已开源。

清华、西交联合开源发布CHEERS，提出面向统一多模态理解与生成的架构路线，在保持系统简洁前提下，统一理解与生成任务，继承开源预训练模型知识，在多项基准测试中表现优异，还实现4× token压缩。

本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。

UCSD和NYU团队推出开源的MIRIX，全球首个多模态、多智能体AI记忆系统。它表现亮眼，在多任务中超越传统方法，有类人记忆系统等特点，还上线Mac端应用，开启大模型从对话生成到长期记忆驱动心智的新周期。

小红书研究团队提出 HyperEyes 模型，打破现有多模态搜索智能体串行处理模式困局。通过全栈设计实现并行多模态搜索范式跃迁，在多基准测试中表现优异，证明准确率与效率可协同进化。

NVIDIA研究员Jim Fan称AI正经历第二次预训练范式转移。颜水成团队Muddit模型从视觉先验出发，用离散扩散框架统一文生图、图生文和VQA，挑战多模态“语言中心论”，在多任务表现出色。