Aravind Srinivas(@AravSrinivas)· Aravind Srinivas (@AravSrinivas)·· 10 天前AI 评估 · 43/100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 开源上下文嵌入模型 pplx-embed-v2-context-9b-preview，在 turbopuffer context-bench 上表现最佳
We’re open sourcing our state-of-the-art contextual embedding models, which perform best in turbopuf...
AI 导读
Perplexity 开源其上下文嵌入模型，其中 pplx-embed-v2-context-9b-preview 在 ConTEB 和 turbopuffer 新推出的非公开 context-bench 上均刷新 SOTA。该模型采用新训练方式，编码文档每个片段时会以整篇文档为上下文。官方称其在 turbopuffer 的 context-bench 上表现最佳。
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