2025年10月14日，腾讯优图实验室正式开源通用文本表示模型Youtu-Embedding。该模型专为企业级应用设计，可广泛应用于企业客服、智能问答、内容推荐等场景，尤其适合构建RAG检索增强生成系统。Youtu-Embedding通过深度神经网络将文本映射到高维向量空间，显著提升语义理解能力，在中文文本嵌入评测基准CMTEB中以77.46分位居榜首。其核心优势包括三阶段训练流程、创新的微调框架和精细化的数据工程。模型权重、推理代码及完整训练框架已发布，首个版本含20亿参数，可在HuggingFace和GitHub获取。

标题：无需数据配对，文本嵌入也能互通？康奈尔研究：所有模型殊途同归 无需任何配对数据，就能实现文本嵌入的模型空间转换？康奈尔大学给出了Plus版答案——vec2vec，首个无监督文本嵌入的跨向量空间转换方法。 vec2vec利用共享潜在空间，不仅保留嵌入结构和底层输入语义，还能反推提取嵌入信息。...

谷歌于3月7日发布Gemini Embedding，一款基于AI的文本处理模型，在MTEB基准测试中超越Mistral、Cohere和Qwen，以平均任务得分68.32登顶，成为最强文本嵌入AI模型。Gemini Embedding在配对分类、检索和重排序上得分分别为85.13、67.71和65.58，显著优于其他模型。MTEB由Hugging Face创建，用于评估AI模型在文本数据排名、分类和检索方面的能力。Gemini Embedding的优异表现不仅巩固了谷歌在AI领域的领导地位，还将在搜索引擎、多语言应用和企业服务等领域带来广泛应用前景。