首頁微信 WeMM-Embedding 以每日十億次呼叫量賦能朋友圈搜尋與影片精選
9月4日，微信AI宣佈開源其通用多模態嵌入模型WeMM-Embedding。該模型提供2B、4B和9B三種版本，支援文字、影象、影片、視覺文件以及任意交錯的多模態輸入。
據微信員工@KeCunXiaoJiang介紹，微信視覺團隊開源的多模態模型WeMM-Embedding，透過將文字、影象和影片置於共享語義空間中進行比較和檢索，使系統能夠同時理解這些內容。
已應用於朋友圈搜尋和影片推薦等場景
他透露，該模型在微信內部得到廣泛應用——朋友圈搜尋、影片推薦、公眾號推薦以及微信電商均在使用該模型，日呼叫量達10億次。在國際權威基準測試MMEB-v2中，該模型排名第一，超越了此前提交的所有開源和閉源模型。
目前，WeMM-Embedding的相關資源已開放：論文已釋出在arXiv上，程式碼倉庫託管於GitHub上的Tencent/WeMM-Embedding專案，模型集也可在Hugging Face上獲取。
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