文本向量

合合信息acge模型获C-MTEB第一，文本向量化迎来新突破前言：在当今时代，大型语言模型以其惊人的发展速度和广泛的应用前景，正成为全球科技界的瞩目焦点。这些模型的强大能力，源自于背后默默支撑它们的Embedding技术——一种将语言转化为机器可理解的数值向量的关键技术。随着大型语言模型的不断突破，Embedding模型的重要性日益凸显，成为推动人工智能领域向前发展的核心动力。在这个充满无限可能的领域，每一次技术的飞跃都预示着新的变革和机遇。在最近落幕的MTEB中文榜单（C-MTEB）竞赛中，合合信息凭借其创新的文本向量化模型acge_text_embedd

内容安全复习 2 - 网络信息内容的获取与表示图像特征表达是理解图像内容的基础，把图像从非结构化数据变成结构化数据，使得其相关性可以被有效度量。应用：图像相似度计算（图像检索、匹配）。