新 Embedding 模型登顶多语 RTEB
jeremyjordan · x · 2026-07-17
作者发布了一个新的 embedding model,目前在 multilingual RTEB 上排名第 1。
他强调这个模型特别适合成本友好的 agentic retrieval:检索效果更好,意味着后续 agent 需要的回合数更少、整体工作流更省。
所属事件:NVIDIA 发布 Nemotron-3-Embed 系列(11 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 有人想给软件工程任务建「形态分类」数据库,好按任务选模型 — StewartalsopIII · 2026-09-11
- 用 prompt 造硬件:一次对话让智能体组装定制设备寄到家 — paraschopra · 2026-09-11
- 模型之外才是关键:一文拆解 RAG 到多智能体的六大 AI 架构 — goyalshaliniuk · 2026-09-11
- 零基础开发者自建分层记忆架构,仅 20k token 记住一年对话 — matteoianni · 2026-09-11
- Warp 六个非工程团队全用 Linear 和 Claude Code 工程化运作 — mon__lim · 2026-09-11
- 九年后端老兵:AI 代码不比人写的差,变糟的只是速率 — Sweaty-Landscape-561 · 2026-09-11