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Google 近日发布了一款名为“Embedding Gemma”的新型离线 AI 模型，该模型以其卓越的性能和紧凑的尺寸震惊了整个 AI 行业。这一突破性技术不仅重新定义了小型 AI 模型的能力边界，更为设备端 AI 应用开辟了新的可能性。
这款仅含 3.08 亿参数的微型 AI 模型在最严苛的基准测试中表现出色，甚至超越了一些参数规模是其两倍的模型。Embedding Gemma 的独特之处在于其惊人的效率和适应性：它能在仅有 200MB RAM 的设备上流畅运行，无论是智能手机还是普通笔记本电脑，都能保持低于 15 毫秒的响应速度。
Embedding Gemma 的卓越表现源于其多项技术创新：,
- 多语言支持：通过先进的嵌入训练技术，该模型能够理解超过 100 种语言，使其成为全球应用的理想选择。
- 高效压缩：模型在不损失性能的前提下实现了向量压缩，使其特别适合私人搜索、RAG 管道等应用场景。
- 硬件优化：专为受限硬件设计，能够充分利用移动 SoC 中的专用 NPU 和 ML 加速器。
离线 AI 技术意味着机器学习模型可以直接在用户设备上运行，而无需依赖云端服务器。这种技术带来了显著优势：,
- 降低延迟：本地处理大大减少了数据传输时间
- 增强隐私：用户数据无需上传至云端
- 持续可用：即使在没有网络连接的情况下也能正常使用
2025 年，Google 在设备端 AI 领域取得了重大突破，使得智能手机等设备能够本地运行生成式和多模态模型。Embedding Gemma 的推出不仅展示了 Google 在 AI 技术上的领先地位，更体现了其将 AI 技术普及到每个设备的雄心壮志。
随着 Embedding Gemma 的推出，Google 正在将 AI 的未来从云端延伸至每个用户的设备。这一创新不仅将改变人们与 AI 互动的方式，更将为隐私保护、实时响应和普遍可及性设立新的标准。Google 的这一举措预示着 AI 技术将更加深入地融入人们的日常生活，为智能设备带来革命性的变化。
