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中国人民大学代文林、孟澄研究员团队提出的ME-Decoding方法被EMNLP 2026接收，该方法在解码时同时利用token概率与embedding相似度，从集合层面筛选低冗余候选token，在GSM8K和GPQA上取得所比较方法中最高的平均准确率，端到端GPU延迟仅增加约3%。
前不久，微信视觉团队开源了WeMM-Embedding。
研究团队提出了符号嵌入量子算法（Sign Embedding Quantum Algorithms），形成了一篇84页的量子算法论文。可以说，相比此前主要解决研究者给定的开放数学问题，这一次，AIM开始参与研究问题的提出与方向探索。
多模态 Agent 的记忆系统，过去很容易被理解成一个升级版 RAG：图片、图表、PDF 进来之后，先抽取内容、做 embedding、写进向量库；用户提问时，再用 query 做检索，把命中的top-k图片、文档页或图表一并塞进上下文，再交给多模态模型回答。整个过程中，所有原始模态信息都会不加选择的塞给大模型。
一篇发表于 2015 年的论文《LINE: Large-scale Information Network Embedding》被授予 Seoul Test of Time Award（时间检验奖）。这篇由国际知名 AI4S 科学家、Mila 终身教授、百奥几何公司创始人唐建博士领衔
在教育科技领域，题库是核心资产，更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。
jina-embeddings-v5-omni正式发布，我们把 v5-text 向量模型的能力延伸到图像、音频和视频。文本侧不变，v5-omni 产出的文本向量与 v5-text逐字节一致，无需重建任何已有索引。
Google悄悄干了一件大事——Gemini Embedding 2正式进入GA阶段，成为Gemini API中第一个原生多模态embedding模型。它能把文本、图片、视频、音频、PDF文档全部映射进同一个统一向量空间，支持100多种语言。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构，早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表，用token索引的embedding表直接读取记忆，彻底解耦记忆容量与计算开销。
Google 最近发了 Gemini Embedding 2，他们第一个原生多模态向量模型。文本、图像、视频、音频、文档，全部映射到同一个 3072 维向量空间。这是 Omni Embedding（全模态向量模型）的大趋势：一个架构吃下所有模态，从 jina-embeddings-v4 到 Omni-Embed-Nemotron 再到 Omni-5，大家都在往这个方向收敛。