Google 发布 EmbeddingGemma 2 及离线笔记应用

Google 发布实验性笔记应用 Google AI Edge Foresight，可在完全离线状态下转写会议和音频文件，免费使用，基于其端侧 EmbeddingGemma 2 模型，目前运行在 macOS 上。

Google 发布会议记录应用 Google AI Edge Foresight，对标 Granola，可在 Mac 上完全离线运行，使用 7.4 亿参数的端侧 EmbeddingGemma 2 模型跨应用记录会议内容，包括线下会议。

EmbeddingGemma 2 采用 Apache 2.0 许可证，Simon Willison 认为嵌入模型不应使用闭源、专有的托管模式。他指出嵌入模型通常需计算并存储数千乃至数百万条嵌入向量，一旦厂商停用模型，用户就得为重新计算这些向量付费；他更愿意付费使用托管版本，同时保留厂商停服后自行运行开放权重或另寻供应商的退路。

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、740M 参数，在 Apache 2.0 许可下开源，将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。

Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量。该模型参数量为 740 million，Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品，在 Massive Text Embedding Benchmark (Code) 上得分 78.68，比前代 68.76 提升近 10 分。

Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称其为首个原生多模态的端侧嵌入开源模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，将它们映射到同一共享空间。