「Jina Embeddings v4」共找到 611 篇相关文章
The Batch: 978 | DeepSeek-V4-Pro 更新了
DeepSeek发布旗舰模型DeepSeek-V4-Pro-0813正式版，性能提升，还发布开源agent harness开发者预览版并提价。模型在多指标表现佳，编码能力改进明显，公司公开基准测试框架意义大。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
Qwen3新成员：Embedding系列模型登场！
今天正式发布Qwen3-Embedding系列模型，专为文本表征等任务设计，继承Qwen3多语言理解优势。在多项基准测试表现卓越，已在多平台开源，有卓越泛化性、灵活架构与多语言支持等特点。
图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线，涵盖Sparse、Dense等类型，分析其痛点、效果、案例及选型建议，还给出不同场景的方案选择和步骤。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍6种Embedding演进路线，包括Sparse、Dense等，分析其特点、痛点、效果和案例，还给出选型建议，如关键词匹配选Sparse，长文本定位选Multi - Vector，也提及方案选择步骤。
Google Gemini Embedding2：一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2，首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型，支持交错输入，覆盖超100种语言。与多模型串联方案比，延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密
文章解密了DeepSeek V3.2 Agentic性能暴涨40%的原因，即采用交错思维链机制。还对比了其与早期ReAct范式，介绍其效果、原理，以及MiniMax为落地该机制做的工作，最后提到多家模型达成技术共识。
Midjourney正式推出 V1 视频模型：美学细节无敌
Midjourney推出视频生成模型V1，主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式，有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元，任务成本低，未来一月或调价格，目标是实现实时交互开放世界模拟系统。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
文章是Jina AI创始人肖涵的创业复盘。他率团队六年创业后将公司出售，期间两次转型，聚焦搜索底座模型。他分享创业经历、公司命名、业务调整等，还谈收购、模型竞争、未来创业方向及给创业者的建议。