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32K Context
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IBM Research 发布 Vakra 和 Granite Embedding Multilingual R2 模型
IBM Research 发布了两款新模型：Vakra，用于分析代理推理和工具使用；Granite Embedding Multilingual R2，一个开源的多语言嵌入模型，具有 32K 上下文窗口。Vakra 的内部结构在基准分析中有详细介绍，而 Granite Embedding Multilingual R2 的目标是在 1 亿参数以下实现高质量搜索。
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IBM 发布开源多语言嵌入模型，支持 32K 上下文
IBM 发布了 Granite Embedding Multilingual R2，这是一个在 Apache 2.0 许可下的开源嵌入模型。该模型支持 32K 上下文窗口，并声称在参数少于 1 亿的情况下实现顶级搜索质量。另外，一篇关于在 PyTorch 中使用 `torch.profiler` 的指南已发布，重点介绍了该框架内的剖析技术。
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IBM发布开源多语言嵌入模型，支持32K上下文
IBM发布了Granite Embedding Multilingual R2，一个基于Apache 2.0许可的开源嵌入模型。该模型支持32K上下文窗口，目标是以少于一亿个参数实现顶级搜索质量。此次发布还包括一份关于PyTorch性能分析的指南，重点介绍torch.profiler工具。