Hugging Face 发布 NeoMME:260M/800M 多模态多语言编码器
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多模态多语言编码器,含 260M 和 800M 两个规模,用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像 patch,从零以掩码离散扩散目标训练,不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Hugging Face 推出 NeoMME 系列多模态多语言编码器,含 260M 和 800M 两个规模,用单个双向 Transformer 同时处理文本 token 与 32×32 图像 patch,从零以掩码离散扩散目标训练,不依赖预训练视觉塔或因果语言模型。
Mistral 发布 OCR 4,在提取文本之外返回边界框、块类型分类和逐页逐词置信度,支持 170 种语言并可单容器自托管部署。官方称独立标注者在 600 多份文档的盲评中平均 72% 更偏好 OCR 4,其在 OlmOCRBench 得 85.20、OmniDocBench 得 93.07,但官方提示这两个基准的评分方式存在已知局限。
Mistral AI 发布首个面向代码的嵌入模型 Codestral Embed,在真实代码检索任务上表现优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。