阿里巴巴集团及合作伙伴推出MMR1：用更少的数据革命性地改变多模态推理！ MMR1引入了方差感知采样（VAS），用于稳定的强化学习微调。解决不稳定的优化和稀缺的高质量数据问题。为社区发布大量开放数据集（约160万CoT，1.5万RL QA）和模型（30亿，70亿，320亿）。

谷歌推出了EmbeddingGemma！ 这个轻量级的开放文本嵌入模型在MTEB上以仅300M的参数达到了SOTA性能。它的表现超过了两倍于其规模的模型，非常适合快速、高效的设备端AI应用。

OpenBMB 发布 MiniCPM-V 4.5：一款高效的 MLLM 强大工具 这个 8B 参数模型在视觉推理方面达到了最先进的水平，超越了 GPT-4o-latest 和更大模型，展现出革命性的效率。 它的 3D-Resampler 能够实现高帧率视频理解和强大的 OCR，即使在你的 iPad 上也能表现出色。