首页微信 WeMM-Embedding 以每日十亿次调用量赋能朋友圈搜索与视频精选
9月4日，微信AI宣布开源其通用多模态嵌入模型WeMM-Embedding。该模型提供2B、4B和9B三种版本，支持文本、图像、视频、视觉文档以及任意交错的多模态输入。
据微信员工@KeCunXiaoJiang介绍，微信视觉团队开源的多模态模型WeMM-Embedding，通过将文本、图像和视频置于共享语义空间中进行比较和检索，使系统能够同时理解这些内容。
已应用于朋友圈搜索和视频推荐等场景
他透露，该模型在微信内部得到广泛应用——朋友圈搜索、视频推荐、公众号推荐以及微信电商均在使用该模型，日调用量达10亿次。在国际权威基准测试MMEB-v2中，该模型排名第一，超越了此前提交的所有开源和闭源模型。
目前，WeMM-Embedding的相关资源已开放：论文已发布在arXiv上，代码仓库托管于GitHub上的Tencent/WeMM-Embedding项目，模型集也可在Hugging Face上获取。
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