Google DeepMind
보도
2h
EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model
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어떤 얘기가 오갔나
EmbeddingGemma 2 now does all the things 🤖 Google DeepMind released EmbeddingGemma 2, a multimodal embedding model unifying text, code, images, video, and audio for on-device inference. Image: DeepMind Blog
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줄의 종류가 셋이고, 출처의 종류도 셋입니다. 측정값은 저희가 직접 읽은 1차 자료에서 계산합니다 — Hugging Face 모델 카드와 파일 목록, GitHub 릴리스 피드, OpenRouter 모델 카탈로그. 기사 제목은 각 발행사의 자체 피드에서 가져와 링크하고 출처를 밝힙니다. 중간에 애그리게이터를 두지 않고, 본문을 다시 쓰지 않습니다. 발행사가 같은 피드에 짧은 요약을 함께 실었다면 그 요약을 제목 아래에 싣습니다 — 헤드라인과 같은 방식으로, 한국어 페이지에서는 옮긴 문장을 보여주고 발행된 원문을 그 아래 함께 남깁니다. 요약 필드만 싣습니다. 본문을 담는 필드는 읽되 어디에도 싣지 않습니다 — 요약이 기사 첫머리인지 검사하고, 당사자 발표에 한해 사건 페이지 '무슨 일인가'의 근거로 씁니다. 2026-09-03부터는 카드가 가리키는 페이지도 한 번 가져와 읽습니다. 읽은 것은 근거로만 쓰고, 그대로 싣지 않습니다. 토론은 공개 스레드를 링크하고, 그 스레드가 매긴 순서 그대로 상위 댓글을 원문으로 싣습니다 — 고른 것은 저희가 아니라 그 스레드입니다.
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