Google DeepMind төхөөрөмж дээр ажиллах олон хэлбэрт хайлтын нээлттэй загвар EmbeddingGemma 2-ыг танилцууллаа
740 сая параметртэй EmbeddingGemma 2 загвар нь текст, код, зураг, видео, аудиог нэг embedding орон зайд буулгаж, ухаалаг гар утас зэрэг төхөөрөмж дээр интернэтгүйгээр хайлт, RAG хийх боломж олгоно.
Google DeepMind 10 дугаар сарын 6-нд төхөөрөмж дээр ажиллах олон хэлбэрт (multimodal) embedding загвар болох EmbeddingGemma 2-ыг нээлттэй гаргаснаа Google-ийн албан ёсны блогт зарлалаа. Шинэ загвар нь текст, код, зураг, видео, аудиог нэг нэгдсэн embedding орон зайд буулгадаг бөгөөд жишээлбэл дуут тэмдэглэлээр видео бичлэгийн тодорхой хэсгийг олох, эсвэл текстэн асуулгаар олон цагийн аудио бичлэгээс хайлт хийх боломж олгоно.
Gemma 4 архитектур дээр суурилсан уг загвар 740 сая параметртэй бөгөөд арилжааны хэрэглээг зөвшөөрдөг Apache 2.0 лицензээр түгээгдэж байна. Google-ийн мэдээлснээр өмнөх EmbeddingGemma загварыг 20 саяас олон удаа татаж авсан бөгөөд хөгжүүлэгчид түүгээр төхөөрөмж дээрх хайлтын хэрэгсэл, хувийн мэдээллийг хамгаалсан RAG (retrieval augmented generation) системүүд бүтээжээ.
Загвар модульчлагдсан бүтэцтэй: зөвхөн текстийн ажилд 270 сая параметр хангалттай бөгөөд нэмэлт зургийн (170 сая) болон аудиогийн (300 сая) кодлогчийг шаардлагаар холбож болно. Matryoshka Representation Learning аргаар гаралтын векторыг 768 хэмжээсээс 512, 256 эсвэл 128 хүртэл багасгаж, хадгалах зайг 6 хүртэл дахин хэмнэх боломжтой. Квантчилсан хувилбар нь Google Pixel 11 Pro дээр зөвхөн текстийн жинд ойролцоогоор 191MB, бүрэн олон хэлбэрт загварт 567MB орчим идэвхтэй санах ой шаарддаг. Контекст цонх нь 8,000 токен буюу өмнөх хувилбараас 4 дахин том болсон.
Google-ийн мэдээлснээр EmbeddingGemma 2 нь өмнөх хувилбарын олон хэлний текстийн гүйцэтгэлийг хадгалахын зэрэгцээ MTEB Code шалгуурт 68.76-аас 78.68 оноо болж 9.92 оноогоор ахисан бөгөөд MTEB Code, MAEB зэрэг шалгуурт 1 тэрбумаас бага параметртэй олон хэлбэрт embedding загваруудын дунд тэргүүлэх үр дүн үзүүлжээ. Эдгээр үзүүлэлт компанийн өөрийн үнэлгээнд үндэслэсэн болно.
Загварын жинг Hugging Face, Kaggle-аас татаж авах боломжтой бөгөөд transformers, sentence-transformers, MLX, vLLM, llama.cpp, Ollama зэрэг түгээмэл хэрэгслүүдэд дэмжигдэнэ. Төхөөрөмж дээр байршуулах талаарх дэлгэрэнгүйг Google Developers блог-оос үзэж болно. Embedding-ийг төхөөрөмж дээр үүсгэснээр өгөгдлийн нууцлалыг хангах, хоцролтыг бууруулах, интернэтгүй орчинд хайлт хийх боломжтой болж байгаа юм.
Холбоотой мэдээ
Google Nano Banana 2.1 загвараа гаргалаа: зургийн чанар, засвар, үнийн үр ашиг нэмэгджээ
Google 2026 оны 10-р сарын 6-нд Gemini 3.6 Flash суурьтай Nano Banana 2.1 зураг үүсгэх, ярианы засварын загвараа зарлаж, Gemini апп, AI Mode, AI Studio болон Gemini API-д нэвтрүүлж эхэллээ. Зургийн гаралтын үнэ өмнөх үеийнхээс ойролцоогоор хоёр дахин хямд болжээ.
“Meta” тооцоолох хүчин чадлаа үүлэн үйлчилгээнээс өөр чиглэлд төвлөрүүлж магадгүй
“Meta Platforms” үүлэн үйлчилгээний зах зээлээс олох боломжит орлогынхоо тодорхой хэсгийг ашиглахгүй, хязгаарлагдмал тооцоолох хүчин чадлаа өөр чиглэлд төвлөрүүлж магадгүй.
Nvidia-гийн дэмжлэгтэй Lambda 2027 оны IPO-оос өмнөх сүүлийн хувийн санхүүжилтээр 4 тэрбум ам.доллар босгохоор зорьж байна
Хиймэл оюуны үүлэн тооцооллын үйлчилгээ үзүүлэгч Lambda 14.5 тэрбум ам.долларын урьдчилсан үнэлгээгээр 4 тэрбум хүртэлх ам.доллар босгож байгаа бөгөөд захиалгын нөөц нь 6–9 дүгээр сарын хооронд 15 тэрбумаас 50 тэрбум ам.доллар болж өссөн гэж The Wall Street Journal мэдээллээ.
Жэйми Даймон: Anthropic-ийн Mythos гарснаар хиймэл оюуны кибер эрсдэл 10 дахин өслөө
JPMorgan Chase-ийн гүйцэтгэх захирал Жэйми Даймон Bloomberg TV-д өгсөн ярилцлагадаа Anthropic-ийн Mythos загвар урьд нь мэдэгдээгүй эмзэг цэгүүдийг ил гаргаж, дэлхийн кибер аюулгүй байдлын эрсдэлийг огцом нэмэгдүүлсэн гэж мэдэгдлээ.
Anthropic хамгийн хүчирхэг кибер загвараа гурван шатлалт баталгаажуулалтын хөтөлбөрөөр илүү олон аюулгүй байдлын багт нээлээ
Anthropic Project Glasswing болон Cyber Verification Program-аа нэгтгэн, шалгагдсан кибер хамгаалагчдад Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Mythos 5.1 загваруудыг хамгаалалтын хязгаарлалт багатайгаар ашиглах гурван шатлалт хөтөлбөр зарлалаа.
АНУ-ын Хууль зүйн яам ажилтнууддаа хиймэл оюуныг “супер оюун” гэж нэрлэхийг, тэр дундаа шүүхэд ч мөрдөхийг үүрэг болголоо
Хууль зүйн сайдын орлогчийн үүрэг гүйцэтгэгч Трент МакКоттерын санамж бичгээр ажилтнууд “artificial intelligence/AI”-ийн оронд “super intelligence/SI” гэсэн нэр томьёог хэрэглэх ёстой бөгөөд энэ нь Ерөнхийлөгч Дональд Трампын 9 дүгээр сарын 29-ний зарлигийг хэрэгжүүлэх алхам юм.