Tag: Semantic search

ANALIZY11 marca 2026

Matryoshka Representation Learning: Adaptacyjne wektory w AI

Matryoshka Representation Learning (MRL) to technika trenowania modeli sztucznej inteligencji, która pozwala na tworzenie elastycznych reprezentacji danych (wektorów) o zmiennej wielkości. Koncepcja ta rozwiązuje problem sztywnych i kosztownych obliczeniowo wielowymiarowych wektorów, pozwalając systemom na dynamiczne dostosowywanie się do dostępnych zasobów sprzętowych bez drastycznego spadku dokładności.

Matryoshka Representation LearningMRLmachine learning

NEWS11 marca 2026

Google wdraża Gemini Embedding 2: Nowy standard wielomodalnej analizy

Firma Google udostępniła do testów publicznych model Gemini Embedding 2, który po raz pierwszy natywnie mapuje tekst, obrazy, wideo, dźwięk i wielostronicowe dokumenty do jednej, wspólnej przestrzeni wektorowej. Narzędzie to gruntownie upraszcza architekturę systemów wyszukiwania semantycznego, eliminując w zaawansowanych scenariuszach biznesowych zapotrzebowanie na oddzielne potoki dla każdego typu danych cyfrowych.

GoogleGemini Embedding 2multimodal AI