Aravind Srinivas(@AravSrinivas)· Aravind Srinivas (@AravSrinivas)·· 3 天前AI 评估 · 57/100分数表示内容值得关注的程度，依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性，按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误，评分不代表事实已被核实，也不同于热点榜的讨论热度。
Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late 多向量嵌入模型，含 9B 与 0.6B 两个版本
We’re open-sourcing pplx-embed-v2-late, multi-vector embeddings for text and images, 9B and 0.6B, in...
AI 导读
Perplexity 开源 pplx-embed-v2-late，这是面向文本与图像的多向量嵌入模型，提供 9B 和 0.6B 两个版本并共享同一嵌入空间。其中 9B 可用于索引多模态数据，0.6B 可用于端侧查询，还支持无需 OCR 直接搜索 PDF 页面。官方称其在 MADQA 上得分 92.4%，在 BrowseComp+ 上得分 64%，权重已在 Hugging Face 发布。
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