Новости

Bring multimodal semantic search to the edge with EmbeddingGemma 2- Google Developers Blog

Google Developers · Опубликовано 6 октября 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Google DeepMind released EmbeddingGemma 2, a 740M parameter multimodal embedding model that maps text, images, video, and audio into unified vectors for on-device search.
Почему это важно: Android and cross-platform developers building privacy-first local search, media retrieval, or semantic applications where latency and memory efficiency matter on edge devices.
На что обратить внимание: Model requires 191MB to 567MB RAM depending on modality; performance varies across devices; availability on Android through ML Kit still coming in coming weeks.

То же событие у других изданий, за которыми мы следим.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

Google Developers · Опубликовано 6 октября 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Google DeepMind released EmbeddingGemma 2, a 740M parameter multimodal embedding model that maps text, images, video, and audio into unified vectors for on-device search.
Почему это важно: Android and cross-platform developers building privacy-first local search, media retrieval, or semantic applications where latency and memory efficiency matter on edge devices.
На что обратить внимание: Model requires 191MB to 567MB RAM depending on modality; performance varies across devices; availability on Android through ML Kit still coming in coming weeks.

То же событие у других изданий, за которыми мы следим.

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.