#retrieval
- Tencent выпускает мультимодальные модели эмбеддингов WeMM-Embedding (2B/4B/9B) — новый SOTA на MMEB-v2/v3 Tencent models-llm
- Новая роль релевантности: направление взаимодействия с корпусом в агентном поиске Tencent research
- VoiceMem: стриминговая двухмозговая память для взаимодействия в реальном времени research
- Cohere выпускает Rerank 5 с Context Focus и калиброванными оценками Cohere models-llm
- AskChem: инфраструктура для синтеза химической литературы на основе проверяемых утверждений New York University research
- Demystifying Agent Skills: почему они работают — пока не перестают UC San Diego (Zhiyuan Jiang, Mengdi Wang, Yijiang Li et al.) research
- RoboTok: поиск человеческих демонстраций в интернет-масштабе для манипуляционных политик роботов research
- Tencent выкладывает в open source модели визуального поиска документов EVIE Tencent models-llm
- Qwen-Image-Agent: агентное построение контекста для преодоления разрыва в неполноте промптов в T2I Qwen (Alibaba) research
- Sentence Transformers v6.0 добавляет нативный multi-vector / late-interaction API эмбеддингов Hugging Face / UKPLab tools
- LightOn выпускает полное семейство LateOn + ColBERT-Zero вместе с Sentence Transformers v6 LightOn models-llm
- EvoOntology: самоэволюционирующий слой онтологии для data-агентов RUC-DataLab (Renmin University) research