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Gemini Embedding 2 开启"万物皆可向量化"
在人工智能的发展史中，Embedding（向量化）始终是连接人类感知与机器计算的"隐形桥梁"。从早期的 Word2Vec 将单词映射为空间坐标，到 BERT 让机器理解上下文，再到 OpenAI 的 text-embedding-3 实现的大规模语义索引，我们一直在完善文本的数字化表达。
标签: 多模态
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从柏拉图的洞穴走向真实世界：LeCun 团队原生多模态基座论文深度解读
在人工智能的发展历程中，我们正处于一个关键的转折点。过去几年，大语言模型（LLM）的巨大成功让我们产生了一种错觉：似乎只要用足够多的文本进行"预测下一个词"（Next-token prediction）的训练，就能通向通用人工智能（AGI）。然而，文本本质上只是物理现实的一种高度压缩和有损表达。正如有些评论家所言：“仅靠文本训练的模型，就像是被困在柏拉图洞穴里的囚徒，它们精通于